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Il naso elettronico è un sistema biomimetico, progettato cioè per imitare il funzionamento dei sistemi olfattivi che ritroviamo in natura come quello dei mammiferi o più specificatamente quello umano. E' una tecnologia che cerca di caratterizzare l'odore nella sua globalità e non come ricerca di una singola sostanza o della composizione chimica della miscela di odore, come per esempio nel caso delle analisi chimiche, fornendo risposte affidabili e in breve tempo. Grazie alla sue caratteristiche è stato impiegato in diversi ambiti, tra cui i principali sono il settore alimentare, biomedicale e ambientale.

Tipicamente un naso elettronico raccoglie ed elabora le informazioni provenienti da una serie di sensori (array) di gas per lo più realizzati con tecnologia a stato solido, di tipo specifico o aspecifico. Tali informazioni sono inizialmente codificate come grandezze elettriche, ma vengono immediatamente acquisite e digitalizzate al fine di essere elaborate numericamente da un sistema di elaborazione. Grazie ad algoritmi mutuati dalla disciplina chiamata riconoscimento di pattern (pattern recognition), un sistema naso elettronico è in grado di costruire una mappa olfattiva che permetta di effettuare un' analisi di tipo qualitativo e, se necessario, quantitativo, discriminando, ad esempio, la provenienza geografica di un determinato prodotto alimentare solo dal suo odore. Buona parte di questi algoritmi opera confrontando la descrizione di un nuovo odorante con quella di opportuni campioni di esempio precedentemente valutati e richiedono, quindi, un periodo di addestramento (fase di apprendimento) da effettuarsi precedentemente alla fase operativa^[1]. Al termine della fase di addestramento il naso risulta essere in grado di classificare con un certo grado di affidabilità i campioni di classe sconosciuta che gli vengono sottoposti.

L'obiettivo, dunque, è quello di produrre una sorta di "impronta olfattiva", costruita sulla base delle informazioni di diverso tipo fornite dalle diverse tipologie di sensori, che può essere classificata sulla base di un database di riferimento acquisito dallo strumento in una fase preliminare di addestramento.

Storia

Nel 1961 è stato sviluppato il primo strumento per l'analisi dell'odore con un funzionamento prettamente meccanico^[2] (naso meccanico). I primi nasi elettronici sono stati sviluppati nel 1964 da Wilkens e Hatman^[3] il cui strumento era basato sulle reazioni redox degli odoranti su uno specifico elettrodo, e nel 1965 da Buck^[4] e, Dravieks e Trotter^[5], considerando, rispettivamente, uno strumento basato sulla modulazione della conduttività e del potenziale di contatto da parte degli odoranti. Nonostante ciò, l'idea di naso elettronico sviluppato come una serie (array) di sensori è stata sviluppata nel 1982 da Persaud e Dodd presso l'Università di Warwick nel Regno Unito^[6] e negli anni 1985 e 1987 da Kaneyasu e Ikegami^[7]. Alla luce dei risultati ottenuti in questi anni, il termine "naso elettronico" è stato usato per la prima volta nel 1987 in una conferenza tenuta da J.W. Gardner dal titolo "Pattern recognition in the Warwick Research Organisation", ma la prima conferenza completamente dedicata allo sviluppo dei nasi elettronici è stata tenuta solo nel 1990. Secondo una definizione proposta da Gardner e Bartlett nel 1994, con il termine naso elettronico si intende “Uno strumento che comprende un insieme (array) di sensori elettrochimici parzialmente specifici e un appropriato sistema di riconoscimento dell’impronta olfattiva (pattern recognition system), capace di riconoscere odori semplici o complessi”^[8].

Architettura del naso elettronico

L'architettura di un naso elettronico è significativamente dipendente dall'applicazione di riferimento per il quale viene progettato, soprattutto nel metodo di campionamento dell'aria, nella scelta dei sensori da implementare e nella necessità di implementare dei sistemi di compensazione di alcuni parametri, come ad esempio l'umidità, nel caso di installazioni all'aperto (outdoor).

Da un punto di vista generale, comunque, la struttura del sistema può essere suddivisa in tre componenti fondamentali, che cercano di emulare il funzionamento dei differenti organi del sistema olfattivo dei mammiferi:

sistema di rilevazione dei gas basato su un certo numero di sensori specifici e aspecifici in grado di rispondere ad una vasta gamma di odoranti, cercando di simulare il riconoscimento dell'impronta olfattiva da parte dei recettori nasali;
sistema di elaborazione dei segnali provenienti dai sensori ottenuti nella fase di addestramento dello strumento, che ha come obiettivo quello di comprimere e immagazzinare tutte le informazioni ricevute dai sensori e di individuare quelle utili per la corretta caratterizzazione dell'odore, simulando l'azione del bulbo olfattivo;
sistema di identificazione e di classificazione degli odori che consiste in un sistema di elaborazione sofisticato il cui scopo finale è quello di confrontare i nuovi dati acquisiti dai segnali dei sensori con quelli precedentemente immagazzinati nella fase di addestramento, per permettere la corretta identificazione dei campioni odorigeni incogniti, simulando infine l'azione del cervello.

Sistema di rilevazione

Il sistema di rilevazione è costituito da un sistema di campionamento e da una camera realizzata con un materiale chimicamente inerte in cui è collocata la matrice di sensori coinvolti nella misura che rappresentano la parte fondamentale del sistema di rilevazione. Nella camera dei sensori fluisce in continuo un gas di riferimento allo scopo di stabilire una linea di base per la risposta dei sensori. Nel momento in cui viene effettuata la misura vera e propria il sistema di campionamento inietta in condizioni controllate l'odorante nella camera di misura, i composti volatili vengono adsorbiti sulla superficie dei sensori provocando una variazione delle proprietà chimico-fisiche dei sensori e, di conseguenza, un transitorio nella risposta dei sensori fino al raggiungimento della condizione di regime (plateau del segnale) dopo pochi secondi o alcuni minuti, a seconda della tipologia dei sensori, delle condizioni operative e del campione odorigeno analizzato. Una volta raggiunta la condizione di regime viene iniettata nuovamente nella camera l'aria di riferimento, provocando il desorbimento delle molecole dalla superficie dei sensori e riportando la loro risposta alla linea di base.

Il fulcro del sistema di rilevazione dei gas è composto dalla matrice di sensori, il cui numero varia sulla base dell'applicazione, generalmente da 4 a 12. In particolare, i sensori presenti nella matrice devono avere caratteristiche diverse tra loro e devono essere parzialmente selettivi, ossia è necessario che i sensori non siano sensibili ad una singola sostanza, come ad esempio nel caso di sensori specifici per l'ammoniaca, ma che siano in grado di rilevare una vasta gamma di composti chimici, al fine di ricreare una sorta di "impronta" caratteristica della miscela chimica.

Sensori

I sensori possono essere considerati degli strumenti di misura, costituiti da uno strato di materiale attivo con cui le molecole volatili interagiscono modificando le proprie proprietà chimico-fisiche, a seconda della tipologia del sensore considerato. La variazione della grandezza fisica che caratterizza l'elemento sensibile (in molti casi costituito dal materiale attivo) viene poi trasdotta, cioè trasformata, in un segnale elettrico che viene elaborato in seguito.

In generale, la maggior parte dei sensori implementati nel naso elettronico sono caratterizzati da parziale specificità, elevata sensibilità e da risposte rapide, riproducibili e reversibili^[9]. La specificità parziale dei sensori, come detto precedentemente, è fondamentale in quanto permette di analizzare anche sostanze sconosciute o comunque con composizione chimica non nota. La sensibilità è fondamentale in quanto una maggiore sensibilità permette di rilevare la presenza di molecole odorigene anche a livelli dell'ordine dei ppm o dei ppb. Inoltre, le risposte dei sensori devono essere rapide per rendere lo strumento adatto ad analizzare l'aria in continuo, reversibili per il ripristino delle condizioni di riferimento del sensore dopo l'analisi di un campione odorigeno e riproducibili in modo che i segnali forniti dai sensori non subiscano eccessive variazioni quando i sensori vengono sottoposti ripetutamente alla stessa tipologia di odore.

Infine, è necessario che i sensori siano riproducibili in modo che sia possibile sostituirlo, in caso di guasto o avvelenamento, senza ricalibrare il sistema^[10], e che le risposte siano stabili nel tempo per evitare il fenomeno del drift^[11] secondo cui la risposta del sensore nel tempo si discosta sempre più dalla linea di base richiedendo delle ricalibrazioni molto frequenti^[12].

Considerando tutte le caratteristiche elencate, nella ricerca di sensori che possano essere utilizzati nell'array di un naso elettronico è necessario considerare tutti i parametri descritti, trovando un compromesso tra la performance stessa del sensore e il suo costo, considerando sia l'investimento iniziale (costo del sensore) sia il costo di esercizio, legato alla qualità della risposta dei sensori e alla frequenza delle calibrazioni necessarie per mantenere la performance dello strumento elevata^[13].

I sensori più comunemente utilizzati nei sistemi olfattivi elettronici si possono distinguere in quelli a variazione di conducibilità, quelli piezoelettrici sensibili alla massa, i MOSFET, quelli elettrochimici e quelli ottici^[14].

Altri sensori che possono essere implementati per l'analisi dell'odore sono i sensori colorimetrici, sensori PID (rilevatore a fotoionizzazione) e sensori FID (rilevatore a ionizzazione di fiamma).

Sensori a variazione di conducibilità

In genere questi sensori sono costituiti da uno strato di materiale attivo composto da ossidi metallici o polimeri conduttivi, da elettrodi di platino, alluminio o oro, un substrato di silicio, vetro o plastica e una resistenza riscaldante, implementata solo nel caso degli ossidi metallici, costituita normalmente da una traccia o un filo di platino metallico. Nei sensori a variazione di conducibilità l'interazione delle molecole odorigene con lo strato di materiale attivo del sensore provoca una variazione della conducibilità del materiale attivo stesso rispetto al valore di conducibilità assunto in condizioni di riferimento^[15].

Sensori MOS^[16] (Metal Oxide Sensors): questi sensori sono costituiti da film di ossidi metallici semiconduttori (e.g. SnO₂, In₂O₃, WO₃, ZnO) supportati su un supporto ceramico (e.g. allumina). Inoltre, questi sensori hanno bisogno di una resistenza riscaldante in quanto per poter funzionare necessitano di essere riscaldati ad alte temperature, fra i 200 ed i 500 °C. Nei sensori a ossidi di semiconduttori la risposta del sensore a contatto con l'aria odorigena è dovuta ad un'interazione gas-solido con lo strato attivo di ossido metallico che provoca una variazione della resistività elettrica del sensore, generando un cambiamento di pendenza della curva di resistenza del sensore rispetto alla curva di riferimento. Infatti, nel momento in cui l'aria di riferimento è insufflata sul sensore, quest'ultimo adsorbe l'ossigeno formando una barriera di potenziale sui bordi dei grani di ossido dello strato attivo che si oppone alla conduzione, aumentando così la resistività del sensore. Al contrario, quando il sensore entra in contatto con l'aria odorigena l'ossigeno viene desorbito per reazione con i gas riducenti in essa presenti aumentando, di conseguenza, la conducibilità del sensore stesso. Questi sensori sono generalmente aspecifici, sensibili all'umidità e sono affetti dal fenomeno del drift, ossia la loro risposta tende a variare nel tempo. Per questo è necessario implementare degli algoritmi di correzione della deriva della risposta nella fase di elaborazione dei dati^[17].

Sensori a polimeri conduttori^[18] (CP): il materiale attivo di questi sensori è costituito da polimeri aromatici o eteroaromatici (e.g. politiofeni, polianiline, polipirroli), mentre gli elettrodi sono generalmente di oro. Come nel caso dei sensori MOS, la variazione di conducibilità del sensore è dovuta all'interazione delle molecole volatili con la superficie dello strato attivo, cioè in questo caso del polimero. La peculiarità di tali sensori è che essi possono lavorare a temperatura ambiente e non hanno bisogno di un elemento riscaldante. Questi sensori sono particolarmente sensibili all'umidità, in quanto le molecole di acqua tendono ad interferire sull'adsorbimento delle molecole volatili che diminuisce drasticamente, inficiando negativamente la performance del sensore stesso. Come per i MOS, anche in questo caso le risposte dei sensori subiscono una deriva nel tempo dovuta all'invecchiamento del materiale attivo polimerico. Questi sensori risultano essere scarsamente riproducibili.
Sensori a polimeri conduttori intrinseci^[19] (ICP): questi sensori si basano sull'adsorbimento dei composti organici volatili sullo strato di materiale attivo che, in questo caso, è composto da un polimero, costituito da molecole con legami coniugati, che viene "drogato" addizionandolo con sostanze elettron-accettrici con l'obiettivo di creare un movimento di cariche responsabile dell'elevata conducibilità elettrica del materiale. In questo modo questi sensori si comportano da semiconduttori.

Sensori piezoelettrici

I sensori piezoelettrici basano il loro funzionamento su un cambiamento di massa sulla superficie del materiale attivo. Infatti, l'interazione con le specie chimiche volatili presenti in aria provoca una variazione della massa sulla superficie del materiale attivo causando una variazione della frequenza di risonanza del materiale stesso.

Microbilance al quarzo^[20] (QCM): questi sensori sono costituiti da un disco risonante di pochi millimetri di diametro di materiale piezoelettrico monocristallino rivestito da materiale polimerico. Applicando un campo elettrico al disco si ottiene un'oscillazione meccanica dovuta alle proprietà piezoelettriche del cristallo. Nel momento in cui le molecole vengono adsorbite sulla superficie del disco, esse provocano un aumento della massa del sensore portando ad una diminuzione della frequenza di risonanza. Come per i sensori a polimeri conduttori, anche questi sono estremamente sensibili all'umidità, presentano uno scarso potenziale di riproducibilità e la loro risponsa è variabile nel tempo a causa dell'invecchiamento del materiale attivo. Inoltre, questi sensori necessitano un'elettronica di controllo e di lettura del sensore complessa in modo che siano in grado di leggere le variazioni di frequenza subite dal sensore.
Sensori ad onde acustiche superficiali^[21] (SAW): questi sensori sono costituiti da un sottile parallelepipedo di materiale piezoelettrico (e.g. quarzo, niobato di litio, tantalato di litio, ossido di zinco e ossido di bismuto germanio) rivestito di materiale attivo alle cui estremità sono attaccati due transduttori, uno in ingresso e uno in uscita. Il materiale più usato per il substrato di materiale piezoelettrico è il quarzo in quanto risulta essere il più stabile alla variazione di temperatura. Applicando un segnale elettrico al trasduttore in ingresso viene generata un'onda acustica che si propaga in direzione del transduttore in uscita posto all'estremità opposta. Nel momento in cui l'onda acustica raggiunge il trasduttore in uscita viene generato un segnale elettrico confrontato poi con il segnale elettrico di partenza. Risulta possibile quindi rilevare la variazione di massa dovuta all'adsorbimento delle specie chimiche gassose osservando le differenze di frequenza o di fase tra il segnale generato in ingresso e quello generato in uscita dal secondo trasduttore.

Sensori MOSFET

I sensori MOSFET^[22] sono dei sensori aspecifici che si basano sul cambiamento di potenziale elettrostatico, in quanto operano come un transistor a cui viene applicato un potenziale che influisce sulla sua conduttività. Essi sono costituiti da tre strati: il gate metallico, un sottile strato di materiale catalizzatore (e.g. metalli nobili come il platino o il palladio) e l'isolante. Nel momento in cui l'aria odorigena fluisce sulla superficie del sensore, le molecole gassose reagiscono attraverso una reazione catalitica con il metallo nobile su cui viene sviluppato dell'idrogeno. Quest'ultimo diffonde attraverso la superficie del catalizzatore, modificando il campo elettrico e, di conseguenza, anche la corrente che fluisce attraverso il sensore. La variazione di tensione che viene registrata, necessaria per riportare la corrente al valore iniziale, rappresenta la risposta del sensore. Questi sensori sono stabili, anche alle alte temperature, e hanno una buona riproducibilità.

Sensori elettrochimici

I sensori elettrochimici^[23] sono una classe di sensori generalmente specifici che possono essere implementati nell'array di sensori del naso elettronico a seconda dell'applicazione, nel caso in cui ad esempio si conoscano alcune sostanze gassose specifiche (e.g. NH₃, H₂S, CH₂O, NO_x, CO₂, O₂, H₂) presenti nell'aria da analizzare^[24]. Essi sono costituiti da un elettrodo di lavoro, un contro elettrodo e, normalmente, da un elettrodo di riferimento, tutti a contatto con un elettrolita liquido o solido. L'elettrodo di lavoro è posto nella parte iniziale di una membrana di Teflon porosa al gas, ma impermeabile all'elettrolita. Le molecole gassose diffondono nel sensore e attraverso la membrana all'elettrodo di lavoro provocando una reazione elettrochimica che può essere sia di ossidazione sia di riduzione). In entrambi i casi si ha un flusso di elettroni attraverso il circuito esterno, ma nel caso di una reazione di ossidazione gli elettroni fluiscono dall'elettrodo di lavoro al contro elettrodo, mentre nel caso di una reazione di riduzione gli elettroni fluiscono dal contro elettrodo all'elettrodo di lavoro. Il flusso di elettroni generato corrisponde ad una corrente proporzionale alla concentrazione del gas. In questo caso, infatti, i sensori restituiscono un valore di concentrazione del gas generalmente in ppm.

Sensori ottici

I sensori ottici convertono dei raggi luminosi in un segnale elettronico. In generale essi sono costituiti da una sorgente luminosa che genera delle radiazioni sottoforma di onde, una piattaforma di rilevamento su cui le onde interagiscono e un rilevatore di luce che, sulla base dell'intensità, della fase, della lunghezza d'onda o della distribuzione spettrale identifica e quantifica le specie gassose^[25]. Tra i sensori ottici che possono essere implementati nella serie di sensori all'interno del naso elettronico ci sono, ad esempio, fotometri a infrarossi e fotometri a UV. Il fotometro a infrarossi misura l'assorbimento della radiazione infrarossa dovuta alla rotazione o alla vibrazione dei legami atomici per mezzo di rillevatori termici, piroelettrici o fotoacustici al fine di identificare e quantificare le sostanze, mentre il fotometro a UV misura l'assorbimento delle specie gassose per mezzo di un fotodiodo al fine di identificare il numero di molecole presenti nel flusso di molecole in assenza di interferenze chimiche.

Sistema di elaborazione dei segnali

Il sistema di elaborazione prevede una prima fase di trattamento e preparazione dei segnali forniti dai sensori (signal preprocessing)^[26] e successivamente una fase di riconoscimento di un modello^[27]^[28]. In particolare, l'elaborazione dei segnali può essere suddivisa in quattro stadi: pretrattamento delle risposte dinamiche per la correzione della deriva delle risposte dei sensori e l'eliminazione degli stati di transitorio nella risposta per l'analisi dei dati, estrazione delle caratteristiche (features extraction)^[29], classificazione e riconoscimento dell'impronta olfattiva (pattern recognition) dei camponi odorigeni analizzati^[30]. A questo scopo è necessario trovare una correlazione fra le risposte dei sensori e la classe e/o la concentrazione dell'odore in esame.

Come discusso nel paragrafo precedente, ogni sensore fornisce una risposta legata alla variazione di una grandezza fisica che caratterizza il sensore stesso, come ad esempio la variazione di conducibilità, la frequenza di risonanza o la massa. Da ogni misura (curva di risposta dei sensori) possono essere estratte delle caratteristiche, cioè dei parametri (e.g. pendenza del segnale, area sottesa alla curva, valore di resistenza,ecc..) descrittivi dell'output di risposta della misura. L'estrazione delle caratteristiche ha lo scopo non solo di individuare le informazioni rilevanti ai fini della classificazione, tendenzialmente contenute in maniera ridondante nell'insieme di dati, ma anche di ridurre la dimensionalià del dataset su cui basare l'elaborazione. A questo scopo vengono applicate delle tecniche di analisi statistica multivariata^[31] per la riduzione dello spazio dimensionale delle caratteristiche estratte. Sulla base delle carattistiche estratte è possibile rappresentare ogni misura come un punto in uno spazio n-dimensionale, dove n è il numero di sensori della matrice (array). La tecnica più comunemente impiegata per la riduzione dello spazio dimensionale è la PCA (Analisi delle componenti principali)^[32] che proietta i punti corrispondenti ad ogni misura in uno spazio m-dimensionale, in cui m corrisponde al numero degli assi delle componenti principali. Le componenti principali sono le proiezioni delle risposte dei sensori lungo le direzioni di massima variazione delle stesse mantenendo il maggior numero di informazioni contenute nell'insieme di dati. La proiezione dei dati lungo i nuovi assi produce un grafico rispettivamente bi- o tridimensionale, a seconda che vengano considerate due o tre componenti principali, che consente di visualizzare le informazioni contenute nelle risposte dei sensori dimostrando la presenza o meno di una corretta discriminazione delle diverse classi di odore considerate raggruppate in clusters (clustering). I punti corrispondenti ad una stessa classe di odore si raggrupperanno in una regione limitata dello spazio m-dimensionale delle misure, lontano dai punti di misura corrispondenti ad una classe odorigena differente.

Modello di classificazione

Una volta selezionate le caratteristiche che contengono le informazioni necessarie e principali relative alle classi di odore analizzate, i campioni incogniti vengono classificate sulla base del dataset creato nella fase di addestramento attraverso l'impiego di sofisticate tecniche di riconoscimento. Gli algoritmi più utilizzati per la fase di pattern recognition sono:

K-NN^[33] (k-Nearest Neighbour): questo algoritmo calcola la distanza tra un punto di classe ignota proiettato nello spazio definito dalle componenti principali e i punti di cui è nota la classe già presenti nello spazio stesso. Il punto di classe ignota viene così classificato sulla base della classe dei k punti più vicini ad esso.
DFA^[34] (Discriminant Function Analysis): questo algoritmo classifica un punto di classe ignota sulla base del valore assunto dalla funzione discriminante calcolata rispetto al valore di riferimento che cerca di massimizzare la distinzione tra i punti appartenenti alle diverse classi di odore. In questo modo il punto di classe ignota viene classificato in base al valore minimo della funzione discriminante rispetto ad un determinato cluster di punti con classe nota.
PLS-DA^[35] (Partial Least Square Discriminant Analysis): questo algoritmo classifica un punto di classe ignota sulla base di un modello di regressione costruito sui dati osservati per quantificare la relazione tra due gruppi di variabili.
RF^[36] (Random Forest): questo algoritmo si basa sulla creazione e combinazione di diversi alberi decisionali in un unico modello. L'output di tale modello di classificazione risulta essere l'attribuzione alla classe restituita dal maggior numero di alberi.
SVM^[33] (Support Vector Machine): questo algoritmo costruisce un modello individuando un iperpiano in grado di dividere il set di dati in diverse classi. Il confine tra le diverse classi è definito confine decisionale. I punti di classe ignota più lontani dall'iperpiano hanno maggiore probabilità di essere classificati correttamente dall'algoritmo.
ANN^[37] (Articificial Neural Networks): questi algoritmi sono organizzati in strati, ognuno dei quali costituiti da un certo numero di nodi che in uscita forniscono un segnale ottenuto secondo una specifica funzione di attivazione che correla l'input e l'output. L'output di classificazione finale è dato dalla somma dei pesi che vengono attribuiti agli output di classificazione di ogni nodo.

Applicazioni

Attualmente i nasi elettronici vengono applicati principalmente in tre ambiti: nell'industria alimentare, in ambito biomedicale e in ambito ambientale.

Ambito ambientale

Dal punto di vista ambientale, l'inquinamento odorigeno rappresenta uno dei principali problemi che diverse tipologie di impianti industriali si trovano ad affrontare con l'obiettivo di monitorare la qualità dell'aria. In generale, il problema delle molestie olfattive riguarda principalmente impianti per lo smaltimento o il trattamento di rifiuti solidi domestici e industriali (discariche, impianti di comppostaggio, termovalorizzatori), depuratori civili e/o industriali per lo smaltimento o il trattamento di rifiuti liquidi, industrie chimiche di ogni tipo, raffinerie, industrie alimentari, allevamenti, concerie e impianti di rendering. Nonostante spesso le sostanze odorigene non siano tossiche o dannose per la salute umana, e la loro concentrazione risulti essere inferiore al valore limite di soglia, conosciuto come threshold limit value (TLV), la popolazione, residente in aree altamente industrializzate o in aree urbane in prossimità di una di queste tipologie di impianto, sta diventando sempre più sensibile e poco tollerante nei confronti della molestia olfattiva, legata non solo alla salubrità, ma anche alla qualità dell'aria. La crescente richiesta di controllare l'inquinamento odorigeno dell'aria e la possibilità di analizzare gli odori in continuo rende il naso elettronico un ottimo candidato per il monitoraggio degli odori in continuo alle emissioni, al confine di impianto o al ricettore per la determinazione diretta dell'impatto olfattivo.

Nonostante ancora l'approccio più utilizzato ai fini della valutazione di impatto olfattivo preveda l'applicazione di un modello per la simulazione della dispersione delle emissioni odorigene in atmosfera, esistono dei casi in cui la portata di odore associata alle emissioni è difficilmente valutabile o in cui tale portata risulta essere altamente variabile nel tempo, per cui è difficile associare una portata di odore per ogni ora del dominio di tempo^[38].

Per valutare l'impatto olfattivo mediante naso elettronico, lo strumento deve essere in grado rilevare la presenza o l'assenza di odori in continuo^[39] e, in tempo reale, riconoscerne la provenienza, ossia identificarne la classe odorigena di appartenenza^[40]. Proprio per questo è fondamentale una fase di addestramento in cui il naso elettronico viene istruito nel discriminare fra loro le diverse classi di odore prese in considerazione a diversi livelli di concentrazione, in modo da stabilire non solo la soglia di riconoscimento dell'odore, ma anche la soglia di classificazione per ogni classe di odore di interesse.

In questo modo il naso elettronico può essere impiegato non solo per quantificare l'impatto olfattivo di un particolare impianto all'emissione^[41], a confine di impianto^[42] o al ricettore sensibile^[43], ma anche per monitorare il processo di funzionamento di un impianto, ottimizzando le spese e identificando delle soglie di allarme^[44] sulla base delle quali intervenire repentinamente per risolvere il malfunzionamento^[45]^[46]. Il crescente impiego di questa tecnologia in campo ambientale sta facendo emergere la necessità di una standardizzazione della procedura per l'utilizzo del naso elettronico per i monitoraggi alle emissioni e della qualità dell'aria.

Ambito biomedicale

La crescente necessità di migliorare la performance e l'efficienza dei protocolli medici e della strumentazione biomedicale, cercando di abbatterne i costi, ha portato a numerosi sforzi per sviluppare uno strumento diagnostico performante, ma accessibile, facilmente reperibile e poco invasivo. Inoltre, numerosi ricercatori hanno dimostrato che le molecole odorigene presenti in numerosi fluidi biologici possono essere rappresentativi di patologie specifiche, come urina^[47]^[48], sangue^[49], esalato^[50]^[51], sudore^[52], feci^[53]^[54] e saliva^[55]^[56].

Negli ultimi anni è stata dimostrata anche la capacità dei cani di discriminare l'odore dei soggetti affetti da alcune malattie da quello dei soggetti sani^[57] attraverso, ad esempio, l'odore emanato dall'urina per la diagnosi del tumore prostatico^[58]^[59], del tumore al seno^[60], del tumore della cervice^[61], o dal respiro per la diagnosi del tumore al polmone^[62], o dalla pelle per la diagnosi di malattie come il melanoma^[63], o dal sudore per malattie virali come quella da SARS-CoV-19^[64]. Pirrone et al.^[65] hanno riportato i risultati ottenuti dall'olfatto canino di diagnosticare diverse tipologie di malattie sottolineandone le incredibili potenzialità. Il più grande svantaggio di questa procedura diagnostica è la difficile standardizzazione del metodo, legato anche ad una lunga ed impegnativa fase di addestramento dei cani stessi.

Considerando le evidenze riportate in letteratura, nel campo medico numerosi gruppi di ricerca hanno iniziato a studiare la possibilità di impiegare il naso elettronico, che cerca di imitare l'olfatto dei mammiferi, come strumento diagnostico attraverso l'analisi delle molecole odrigene contenute nei diversi fluidi biologici^[66] al fine di riprodurre i risultati eccezionali dimostrati dagli studi che hanno impiegato l'olfatto canino per la diagnosi di diverse malattie^[67]. Anche nel caso dell'impiego del naso elettronico come strumento diagnostico sono stati ottenuti ottimi risultati^[68] a tal punto da poter utilizzare tale tecnologia come possibile alternativa ai protocolli classici di diagnosi e stadiazione del tumore, molto spesso invasivi e caratterizzati da bassa accuratezza e specificità.

Ambito alimentare

L'industria alimentare è stato uno dei primi ambiti in cui è stata applicata la tecnologia del naso elettronico. Infatti, già nel 1992 Gardner et al. avevano dimostrato la capacità di questo strumento di discriminare diverse tipologie di caffè con un'accuratezza di circa il 95%^[69].

In generale, il parametro di qualità è fondamentale in questo ambito e in generale negli impianti legati agli alimenti avviene un continuo monitoraggio della qualità dei prodotti attraverso il reparto qualità costituito da persone che valutano attraverso i loro sensi i parametri di qualità dei prodotti. In questa ottica si è cercato di sviluppare una tecnologia che provasse a standardizzare la procedura di monitoraggio della qualità. Il naso elettronico è stato, dunque, impiegato anche nell'industria alimentare non solo per il monitoraggio della qualità dei prodotti^[70], ma anche per l'identificazione di difetti dei prodotti^[71] o il riconoscimento della freschezza dei prodotti, come ad esempio la carne^[72] e la frutta^[73]. Inoltre, è stato ampiamente impiegato anche nella rilevazione di contaminanti e nel riconoscimento della freschezza dei prodotti dell'industria ittica^[74]. Infine, è stato impiegato per distinguere diverse tipologie di alimenti, come per il miele^[75] e il vino^[76], o anche monitorare l'aroma e l'invecchiamento di alcuni liquori^[77]^[78].

Note

^ (EN) Laura Capelli, Selena Sironi e Paolo Cèntola, Electronic noses for the continuous monitoring of odours from a wastewater treatment plant at specific receptors: Focus on training methods, in Sensors and Actuators B: Chemical, vol. 131, n. 1, 14 aprile 2008, pp. 53–62, DOI:10.1016/j.snb.2007.12.004. URL consultato il 16 giugno 2021.
^ R. W. Moncrieff, An instrument for measuring and classifying odors, in Journal of Applied Physiology, vol. 16, n. 4, 1º luglio 1961, pp. 742–749, DOI:10.1152/jappl.1961.16.4.742. URL consultato il 16 giugno 2021.
^ W. F. Wilkens e J. D. Hartman, AN ELECTRONIC ANALOG FOR THE OLFACTORY PROCESSES, in Annals of the New York Academy of Sciences, vol. 116, 30 luglio 1964, pp. 608–612, DOI:10.1111/j.1749-6632.1964.tb45092.x. URL consultato il 16 giugno 2021.
^ Buck, T. M., Detection of chemical species by surface effects on metals and semiconductors, Bell Telephone Laboratories, 1965, OCLC 838083237. URL consultato il 16 giugno 2021.
^ (EN) A Dravnieks e P J Trotter, Polar vapour detector based on thermal modulation of contact potential, in Journal of Scientific Instruments, vol. 42, n. 8, 1965-08, pp. 624–627, DOI:10.1088/0950-7671/42/8/335. URL consultato il 16 giugno 2021.
^ (EN) Krishna Persaud e George Dodd, Analysis of discrimination mechanisms in the mammalian olfactory system using a model nose, in Nature, vol. 299, n. 5881, 1982-09, pp. 352–355, DOI:10.1038/299352a0. URL consultato il 16 giugno 2021.
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[74] (EN) Guõrún Ólafsdóttir e Kristberg Kristbergsson, Electronic-Nose Technology: Application for Quality Evaluation in the Fish Industry, in Odors in the Food Industry, Springer US, 2006, pp. 57–74, DOI:10.1007/978-0-387-34124-8_5. URL consultato il 17 giugno 2021.

[75] Simona Benedetti, Saverio Mannino e Anna Sabatini, Electronic nose and neural network use for the classification of honey, in Apidologie, vol. 35, n. 4, 2004, pp. 397–402, DOI:10.1051/apido:2004025. URL consultato il 17 giugno 2021.

[76] (EN) M. Garcìa, M. Aleixandre e J. Gutiérrez, Electronic nose for wine discrimination, in Sensors and Actuators B: Chemical, vol. 113, n. 2, 27 febbraio 2006, pp. 911–916, DOI:10.1016/j.snb.2005.03.078. URL consultato il 17 giugno 2021.

[77] (EN) J. Lozano, T. Arroyo e J.P. Santos, Electronic nose for wine ageing detection, in Sensors and Actuators B: Chemical, vol. 133, n. 1, 28 luglio 2008, pp. 180–186, DOI:10.1016/j.snb.2008.02.011. URL consultato il 17 giugno 2021.

[78] (EN) Yang Yang, Yu Zhao e Shuming Zhang, Qualitative Analysis of Age and Brand of Unblended Brandy by Electronic Nose, in Computer and Computing Technologies in Agriculture V, Springer, 2012, pp. 619–628, DOI:10.1007/978-3-642-27278-3_64. URL consultato il 17 giugno 2021.

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+Il '''naso elettronico''' è un sistema [[Biomimetica|biomimetico]], progettato cioè per imitare il funzionamento dei sistemi olfattivi che ritroviamo in natura come quello dei [[Mammifero|mammiferi]] o più specificatamente quello [[Olfatto|umano]]. E' una tecnologia che cerca di caratterizzare l'odore nella sua globalità e non come ricerca di una singola sostanza o della composizione chimica della miscela di odore, come per esempio nel caso delle analisi chimiche, fornendo risposte affidabili e in breve tempo. Grazie alla sue caratteristiche è stato impiegato in diversi ambiti, tra cui i principali sono il settore alimentare, biomedicale e ambientale. [[File:An_Electronic_Nose_Estimates_Odor_Pleasantness.png|miniatura|Il naso elettronico (o ''eNose'') per la verifica degli [[Odore|odori]].]]
-{{F|terminologia informatica|arg2=ingegneria|febbraio 2013}}
+Tipicamente un naso elettronico raccoglie ed elabora le informazioni provenienti da una serie di [[Sensore|sensori]] (''array'') di gas per lo più realizzati con tecnologia a stato solido, di tipo specifico o aspecifico. Tali informazioni sono inizialmente codificate come grandezze elettriche, ma vengono immediatamente acquisite e digitalizzate al fine di essere elaborate numericamente da un sistema di elaborazione. Grazie ad [[Algoritmo|algoritmi]] mutuati dalla disciplina chiamata [[riconoscimento di pattern]] (''pattern recognition''), un sistema naso elettronico è in grado di costruire una mappa olfattiva che permetta di effettuare un' analisi di tipo qualitativo e, se necessario, quantitativo, discriminando, ad esempio, la provenienza geografica di un determinato prodotto alimentare solo dal suo odore. Buona parte di questi algoritmi opera confrontando la descrizione di un nuovo odorante con quella di opportuni campioni di esempio precedentemente valutati e richiedono, quindi, un periodo di addestramento (fase di [[apprendimento]]) da effettuarsi precedentemente alla fase operativa<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Laura Capelli|autore2=Selena Sironi|autore3=Paolo Cèntola|data=2008-04-14|titolo=Electronic noses for the continuous monitoring of odours from a wastewater treatment plant at specific receptors: Focus on training methods|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=131|numero=1|pp=53–62|lingua=en|accesso=2021-06-16|doi=10.1016/j.snb.2007.12.004|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400507009847}}</ref>. Al termine della fase di [[addestramento]] il naso risulta essere in grado di classificare con un certo grado di affidabilità i campioni di classe sconosciuta che gli vengono sottoposti.
-[[File:An Electronic Nose Estimates Odor Pleasantness.png|thumb|Il naso elettronico (o ''eNose'') per la verifica degli [[odore|odori]].]]
-Il '''naso elettronico''' è una [[tecnologia]], che nelle ipotesi, tende a sostituire/complementare il [[naso (anatomia)|sistema olfattivo]] in utilizzi che tendono a verificare le qualità degli [[odore|odori]].
-Attualmente, si tratta di apparecchi [[elettronica|elettronici]] caratterizzati da architetture complesse, in cui si tenta di riprodurre il funzionamento del sistema olfattivo.
+L'obiettivo, dunque, è quello di produrre una sorta di "impronta olfattiva", costruita sulla base delle informazioni di diverso tipo fornite dalle diverse tipologie di sensori, che può essere classificata sulla base di un database di riferimento acquisito dallo strumento in una fase preliminare di addestramento.
-==Principio di funzionamento e architettura generalizzata==
-Il naso elettronico è un sistema biomimetico, progettato cioè per imitare il funzionamento dei sistemi olfattivi che ritroviamo in natura come quello dei [[mammifero|mammiferi]] o più specificatamente quello [[olfatto|umano]].
-Tipicamente un naso elettronico raccoglie ed elabora le informazioni provenienti da una serie di sensori di gas per lo più realizzati con tecnologia a stato solido. Tali informazioni sono inizialmente codificate come grandezze elettriche, ma vengono immediatamente acquisite e digitalizzate al fine di essere elaborate numericamente da un sistema di elaborazione.
-In pratica, un odorante viene descritto dal naso elettronico, sulla base delle risposte dei singoli sensori, come un punto o una regione di uno spazio pluridimensionale. Grazie ad algoritmi mutuati dalla disciplina chiamata pattern recognition, un sistema naso elettronico costruirà una mappa olfattiva che permetterà di effettuare [[chimica analitica qualitativa|analisi di tipo qualitativo]] discriminando, ad esempio, la provenienza geografica di un determinato prodotto alimentare solo dal suo odore. Buona parte di questi algoritmi opera confrontando la descrizione di un nuovo odorante con quella di opportuni campioni di esempio precedentemente valutati e richiedono, quindi, un periodo di tuning (fase di [[apprendimento]]) da effettuarsi precedentemente alla fase operativa. Al termine della fase di apprendimento il naso sarà in grado di classificare con un certo grado di affidabilità i campioni che gli saranno sottoposti.
-L'architettura di un naso elettronico è significativamente dipendente dall'applicazione di riferimento per il quale viene progettato; da un punto di vista generale, comunque, esso è di fatto caratterizzato dalla presenza di un sistema di aspirazione, da un numero cospicuo di [[sensore|sensori]] di gas, da un sottosistema di acquisizione e digitalizzazione e da un sottosistema di elaborazione dell'[[informazione]] capace di implementare opportuni algoritmi di classificazione o regressione.
-==Applicazioni==
+=== Storia ===
+Nel 1961 è stato sviluppato il primo strumento per l'analisi dell'odore con un funzionamento prettamente meccanico<ref>{{Cita pubblicazione|nome=R. W.|cognome=Moncrieff|data=1961-07-01|titolo=An instrument for measuring and classifying odors|rivista=Journal of Applied Physiology|volume=16|numero=4|pp=742–749|accesso=2021-06-16|doi=10.1152/jappl.1961.16.4.742|url=https://journals.physiology.org/doi/pdf/10.1152/jappl.1961.16.4.742}}</ref> (naso meccanico). I primi nasi elettronici sono stati sviluppati nel 1964 da Wilkens e Hatman<ref>{{Cita pubblicazione|nome=W. F.|cognome=Wilkens|nome2=J. D.|cognome2=Hartman|data=1964-07-30|titolo=AN ELECTRONIC ANALOG FOR THE OLFACTORY PROCESSES|rivista=Annals of the New York Academy of Sciences|volume=116|pp=608–612|accesso=2021-06-16|doi=10.1111/j.1749-6632.1964.tb45092.x|url=https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14220555/}}</ref> il cui strumento era basato sulle reazioni redox degli odoranti su uno specifico elettrodo,  e nel 1965 da Buck<ref>{{Cita libro|nome=Buck, T.|cognome=M.|titolo=Detection of chemical species by surface effects on metals and semiconductors|url=http://worldcat.org/oclc/838083237|accesso=2021-06-16|data=1965|editore=Bell Telephone Laboratories|OCLC=838083237}}</ref> e, Dravieks e Trotter<ref>{{Cita pubblicazione|nome=A|cognome=Dravnieks|nome2=P J|cognome2=Trotter|data=1965-08|titolo=Polar vapour detector based on thermal modulation of contact potential|rivista=Journal of Scientific Instruments|volume=42|numero=8|pp=624–627|lingua=en|accesso=2021-06-16|doi=10.1088/0950-7671/42/8/335|url=https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0950-7671/42/8/335}}</ref>, considerando, rispettivamente, uno strumento basato sulla modulazione della conduttività e del potenziale di contatto da parte degli odoranti. Nonostante ciò, l'idea di naso elettronico sviluppato come una serie (array) di sensori è stata sviluppata nel 1982 da Persaud e Dodd presso l'Università di Warwick nel Regno Unito<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Krishna|cognome=Persaud|nome2=George|cognome2=Dodd|data=1982-09|titolo=Analysis of discrimination mechanisms in the mammalian olfactory system using a model nose|rivista=Nature|volume=299|numero=5881|pp=352–355|lingua=en|accesso=2021-06-16|doi=10.1038/299352a0|url=https://www.nature.com/articles/299352a0}}</ref> e negli anni 1985 e 1987 da Kaneyasu e Ikegami<ref>{{Cita pubblicazione|nome=M.|cognome=Kaneyasu|nome2=A.|cognome2=Ikegami|nome3=H.|cognome3=Arima|data=1987-06|titolo=Smell Identification Using a Thick-Film Hybrid Gas Sensor|rivista=IEEE Transactions on Components, Hybrids, and Manufacturing Technology|volume=10|numero=2|pp=267–273|accesso=2021-06-16|doi=10.1109/TCHMT.1987.1134730|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/1134730}}</ref>. Alla luce dei risultati ottenuti in questi anni, il termine "naso elettronico" è stato usato per la prima volta nel 1987 in una conferenza tenuta da J.W. Gardner dal titolo "Pattern recognition in the Warwick Research Organisation", ma la prima conferenza completamente dedicata allo sviluppo dei nasi elettronici è stata tenuta solo nel 1990. Secondo una definizione proposta da Gardner e Bartlett nel 1994, con il termine naso elettronico si intende “Uno strumento che comprende un insieme (''array'') di sensori elettrochimici parzialmente specifici e un appropriato sistema di riconoscimento dell’impronta olfattiva (''pattern recognition system''), capace di riconoscere odori semplici o complessi”<ref>{{Cita pubblicazione|autore=J. W. Gardner|data=1994-03-01|titolo=A brief history of electronic noses|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=18|numero=1-3|pp=210–211|lingua=en|accesso=2021-06-16|doi=10.1016/0925-4005(94)87085-3|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/0925400594870853}}</ref>.
-Attualmente i nasi elettronici vengono applicati principalmente nell'[[industria alimentare]] per il riconoscimento della freschezza dei prodotti, nella rilevazione di frodi (controllo di origine, adulterazione), nella rilevazione di contaminanti come anche nell'[[pesca commerciale|industria ittica]]. Vengono inoltre applicati anche nell'industria della [[cosmesi]] ed in quella dei [[vino|vini]] e [[liquore|liquori]].
+== Architettura del naso elettronico ==
-Il settore del monitoraggio ambientale e quello della medicina rappresentano, invece, mercati emergenti per i nasi elettronici. In entrambi questi campi, vengono utilizzati per la rilevazione di specie chimiche prodotte da batteri. Per applicazioni ambientali il “ciano batterio presente in specchi e corsi d'acqua”, mentre nel campo medico il naso elettronico è sempre più utilizzato per il monitoraggio di [[composti organici volatili]] nel campo dell'[[analisi dell'esalato]].<ref>{{Cita pubblicazione|nome=S X|cognome=Antoniou|data=2019-04-24|titolo=The potential of breath analysis to improve outcome for patients with lung cancer|rivista=Journal of Breath Research|volume=13|numero=3|pp=034002|accesso=2019-07-05|doi=10.1088/1752-7163/ab0bee|url=https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1752-7163/ab0bee|nome2=E|cognome2=Gaude|nome3=M|cognome3=Ruparel}}</ref> Il problema fondamentale del naso elettronico è, oltre un certo ingombro per la quantità di sensori e sistemi necessari al funzionamento, l'utilizzo in ambienti di laboratorio o comunque controllati, l'utilizzo di hardware e software non standardizzati.
+L'[[Progettazione|architettura]] di un naso elettronico è significativamente dipendente dall'applicazione di riferimento per il quale viene progettato, soprattutto nel metodo di campionamento dell'aria, nella scelta dei sensori da implementare e nella necessità di implementare dei sistemi di compensazione di alcuni parametri, come ad esempio l'[[umidità]], nel caso di installazioni all'aperto (outdoor). [[File:Confronto fra naso umano e naso elettronico.jpg|miniatura|Confronto fra naso umano e naso elettronico]]Da un punto di vista generale, comunque, la struttura del sistema può essere suddivisa in tre componenti fondamentali, che cercano di emulare il funzionamento dei differenti organi del sistema olfattivo dei mammiferi:
+* sistema di rilevazione dei [[gas]] basato su un certo numero di sensori specifici e aspecifici in grado di rispondere ad una vasta gamma di odoranti, cercando di simulare il riconoscimento dell'impronta olfattiva da parte dei recettori nasali;
-Un aspetto importante per il futuro dei nasi elettronici riguarda infatti la standardizzazione dell'hardware, del formato dati, dei protocolli di comunicazione tra sistemi differenti (es. sensori plug and play su standard IEEE 1451), protocollo di trasmissione su standard TCP/IP per la probabile realizzazione di reti di misura basate su nasi elettronici.
+* sistema di elaborazione dei segnali provenienti dai sensori ottenuti nella fase di addestramento dello strumento, che ha come obiettivo quello di comprimere e immagazzinare tutte le informazioni ricevute dai sensori e di individuare quelle utili per la corretta caratterizzazione dell'odore, simulando l'azione del [[bulbo olfattivo]];
+* sistema di identificazione e di classificazione degli odori che consiste in un sistema di elaborazione sofisticato il cui scopo finale è quello di confrontare i nuovi dati acquisiti dai [[Segnale elettrico|segnali]] dei sensori con quelli precedentemente immagazzinati nella fase di addestramento, per permettere la corretta identificazione dei campioni odorigeni incogniti, simulando infine l'azione del cervello.
+=== Sistema di rilevazione ===
-Lo sviluppo di queste tecnologie e la loro standardizzazione porterà i nasi elettronici a poter essere utilizzati anche con operatore con assenza di nozioni sull'hardware e sul software dei nasi stessi.
+Il sistema di rilevazione è costituito da un sistema di campionamento e da una camera realizzata con un materiale chimicamente inerte in cui è collocata la matrice di sensori coinvolti nella misura che rappresentano la parte fondamentale del sistema di rilevazione. Nella camera dei sensori fluisce in continuo un gas di riferimento allo scopo di stabilire una linea di base per la risposta dei sensori. Nel momento in cui viene effettuata la misura vera e propria il sistema di campionamento inietta in condizioni controllate l'odorante nella camera di misura, i composti volatili vengono adsorbiti sulla superficie dei sensori provocando una variazione delle proprietà chimico-fisiche dei sensori e, di conseguenza, un transitorio nella risposta dei sensori fino al raggiungimento della condizione di regime (plateau del segnale) dopo pochi secondi o alcuni minuti, a seconda della tipologia dei sensori, delle condizioni operative e del campione odorigeno analizzato. Una volta raggiunta la condizione di regime viene iniettata nuovamente nella camera l'aria di riferimento, provocando il desorbimento delle molecole dalla superficie dei sensori e riportando la loro risposta alla linea di base.
+Il fulcro del sistema di rilevazione dei gas è composto dalla matrice di sensori, il cui numero varia sulla base dell'applicazione, generalmente da 4 a 12. In particolare, i sensori presenti nella matrice devono avere caratteristiche diverse tra loro e devono essere parzialmente selettivi, ossia è necessario che i sensori non siano sensibili ad una singola sostanza, come ad esempio nel caso di sensori specifici per l'ammoniaca, ma che siano in grado di rilevare una vasta gamma di composti chimici, al fine di ricreare una sorta di "impronta" caratteristica della miscela chimica.
-In Italia esistono numerosi gruppi di ricerca ed aziende che si occupano di queste tecnologie con ottimi risultati e rilevanza internazionale.
-Presso il Dipartimento di Ingegneria Civile dell'Università degli Studi di Salerno il gruppo di Ingegneria Sanitaria Ambientale (SEED) ha brevettato naso elettronico di nuova generazione in grado di monitorare in tempo reale la concentrazione di odori in ambiente<ref>Zarra, V., Giuliani, T., Naddeo V., Belgiorno, V. (2013) Brevetto italiano n. SA2013A/000001 depositato dall'Università degli Studi di Salerno</ref>. Presso il PSM (attualmente Istituto per la Microelettronica e Microsistemi di Roma, CNR-IMM http://www.artov.imm.cnr.it), in collaborazione con il Gruppo Sensori e Microsistemi del Dipartimento di Ingegneria Elettronica dell'[[Università degli studi di Roma Tor Vergata]], è stato sviluppato un naso elettronico in grado di poter funzionare in numerosi contesti applicativi.
-L'Area di Ricerca del CNR di [[Tor Vergata]] ha condotto, sotto la guida del prof [[Arnaldo D'Amico]], il primo esperimento per la trasmissione a distanza di sensazioni olfattive di un naso elettronico. Questo esperimento apre le porte per una applicazione dei nasi elettronico per la misurazione di odori in qualsiasi parte del mondo e trasmetterli per trarne le caratteristiche. Nel 2003 il gruppo sensori dell’Università di Roma Tor Vergata, diretto da Corrado Di Natale e Roberto Paolesse, dimostrò per la prima volta che il cancro al polmone può essere rivelato dalla analisi dell’espirato con sensori di gas<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Corrado|cognome=Di Natale|titolo=Lung cancer identification by the analysis of breath by means of an array of non-selective gas sensors|rivista=Biosensors and Bioelectronics|volume=18|numero=10|pp=1209–1218|accesso=2017-07-31|doi=10.1016/s0956-5663(03)00086-1|nome2=Antonella|cognome2=Macagnano|nome3=Eugenio|cognome3=Martinelli}}</ref>. I sensori impiegati in questa ricerca sono basati su film molecolari di metalloporfirine. L’uso di queste molecole è intrigante a causa del fatto che una delle cause della variazione dei composti volatili in caso di cancro è lo stress ossidativo. Lo stress ossidativo è il prodotto della azione dell’enzima come il Citocromo P450 la cui parte prostetica è proprio una porfirina. Lo stesso tipo di molecole che genera il composto volatile viene quindi utilizzato per la rivelazione. Nel corso degli anni il gruppo sensori dell’Università di Roma Tor Vergata ha esteso le applicazioni del naso elettronico ad altre patologie respiratorie (asma<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Paolo|cognome=Montuschi|titolo=Diagnostic Performance of an Electronic Nose, Fractional Exhaled Nitric Oxide, and Lung Function Testing in Asthma|rivista=Chest|volume=137|numero=4|pp=790–796|accesso=2017-07-31|doi=10.1378/chest.09-1836|nome2=Marco|cognome2=Santonico|nome3=Chiara|cognome3=Mondino}}</ref>, BPCO<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Mario|cognome=Cazzola|data=2015-10-06|titolo=Analysis of exhaled breath fingerprints and volatile organic compounds in COPD|rivista=COPD Research and Practice|volume=1|numero=1|p=7|lingua=En|accesso=2017-07-31|doi=10.1186/s40749-015-0010-1|url=https://copdrp.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40749-015-0010-1|nome2=Andrea|cognome2=Segreti|nome3=Rosamaria|cognome3=Capuano}}</ref> e tubercolosi<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Nicola M.|cognome=Zetola|titolo=Diagnosis of pulmonary tuberculosis and assessment of treatment response through analyses of volatile compound patterns in exhaled breath samples|rivista=Journal of Infection|volume=74|numero=4|pp=367–376|accesso=2017-07-31|doi=10.1016/j.jinf.2016.12.006|nome2=Chawangwa|cognome2=Modongo|nome3=Ogopotse|cognome3=Matsiri}}</ref>) ed allo studio delle colture cellulari. A tal riguardo è da menzionare la scoperta, in collaborazione con la F. Sangiuolo e G. Novelli all’ Università di Roma Tor Vergata, che le cellule staminali pluripotenti emettono uno spettro di metaboliti volatili peculiare rispetto agli altri stati di differenziazione<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Rosamaria|cognome=Capuano|data=2017-05-09|titolo=A preliminary analysis of volatile metabolites of human induced pluripotent stem cells along the in vitro differentiation|rivista=Scientific Reports|volume=7|numero=1|lingua=En|accesso=2017-07-31|doi=10.1038/s41598-017-01790-5|url=https://www.nature.com/articles/s41598-017-01790-5|nome2=Paola|cognome2=Spitalieri|nome3=Rosa Valentina|cognome3=Talarico}}</ref>. In ENEA (C.R. Portici) si stanno sviluppando piccoli nasi elettronici in grado di operare in rete (wireless) e collaborare quindi tra loro al fine di ricostruire l'immagine olfattiva di un ambiente per applicazioni di controllo della qualità dell'aria indoor. Il naso elettronico dell'ENEA è stato utilizzato anche per il monitoraggio del rischio vulcanico nella Solfatara di Pozzuoli. Questo oggetto è in grado di analizzare la miscela dei gas complessi provenienti dalla solfatara e stabilire un indice di rischio vulcanico [https://www.youtube.com/watch?v=FirGNqE9Yu8].
+==== Sensori ====
-I nasi elettronici di nuova generazione implementano algoritmi di intelligenza artificiale per migliorare le misure e gestire gli odori ambientali<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Tiziano|cognome=Zarra|data=2019-12-01|titolo=Environmental odour management by artificial neural network – A review|rivista=Environment International|volume=133|pp=105189|accesso=2019-11-04|doi=10.1016/j.envint.2019.105189|url=http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016041201931791X|nome2=Mark Gino|cognome2=Galang|nome3=Florencio|cognome3=Ballesteros}}</ref>.
+I [[Sensore|sensori]] possono essere considerati degli strumenti di misura, costituiti da uno strato di materiale attivo con cui le molecole volatili interagiscono modificando le proprie [[proprietà chimico-fisiche]], a seconda della tipologia del sensore considerato. La variazione della grandezza fisica che caratterizza l'elemento sensibile (in molti casi costituito dal materiale attivo) viene poi trasdotta, cioè trasformata, in un [[segnale elettrico]] che viene elaborato in seguito.
+In generale, la maggior parte dei sensori implementati nel naso elettronico sono caratterizzati da parziale specificità, elevata sensibilità e da risposte rapide, riproducibili e reversibili<ref>{{Cita libro|nome=P. N.|cognome=Bartlett|nome2=J. W.|cognome2=Gardner|titolo=Sensors and Sensory Systems for an Electronic Nose|url=https://doi.org/10.1007/978-94-015-7985-8_4|accesso=2021-06-16|collana=NATO ASI Series|data=1992|editore=Springer Netherlands|lingua=en|pp=31–51|ISBN=978-94-015-7985-8|DOI=10.1007/978-94-015-7985-8_4}}</ref>. La specificità parziale dei sensori, come detto precedentemente, è fondamentale in quanto permette di analizzare anche sostanze sconosciute o comunque con composizione chimica non nota. La sensibilità è fondamentale in quanto una maggiore sensibilità permette di rilevare la presenza di molecole odorigene anche a livelli dell'ordine dei ppm o dei ppb. Inoltre, le risposte dei sensori devono essere rapide per rendere lo strumento adatto ad analizzare l'aria in continuo, reversibili per il ripristino delle condizioni di riferimento del sensore dopo l'analisi di un campione odorigeno e riproducibili in modo che i segnali forniti dai sensori non subiscano eccessive variazioni  quando i sensori vengono sottoposti ripetutamente alla stessa tipologia di odore.
+Infine, è necessario che i sensori siano riproducibili in modo che sia possibile sostituirlo, in caso di guasto o avvelenamento, senza ricalibrare il sistema<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Lei Zhang|autore2=Fengchun Tian|autore3=Chaibou Kadri|data=2011-12-15|titolo=On-line sensor calibration transfer among electronic nose instruments for monitoring volatile organic chemicals in indoor air quality|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=160|numero=1|pp=899–909|lingua=en|accesso=2021-06-16|doi=10.1016/j.snb.2011.08.079|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400511008021}}</ref>, e che le risposte siano stabili nel tempo per evitare il fenomeno del drift<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Martin Holmberg|autore2=Fredrik Winquist|autore3=Ingemar Lundstrom|data=1996-10-01|titolo=Drift counteraction for an electronic nose|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=36|numero=1-3|pp=528–535|lingua=en|accesso=2021-06-16|doi=10.1016/S0925-4005(97)80124-4|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400597801244}}</ref> secondo cui la risposta del sensore nel tempo si discosta sempre più dalla linea di base richiedendo delle ricalibrazioni molto frequenti<ref>{{Cita pubblicazione|autore=A.C. Romain|autore2=J. Nicolas|data=2010-04-29|titolo=Long term stability of metal oxide-based gas sensors for e-nose environmental applications: An overview|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=146|numero=2|pp=502–506|lingua=en|accesso=2021-06-16|doi=10.1016/j.snb.2009.12.027|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400509009630}}</ref>.
+Considerando tutte le caratteristiche elencate, nella ricerca di sensori che possano essere utilizzati nell'array di un naso elettronico è necessario considerare tutti i parametri descritti, trovando un compromesso tra la performance stessa del sensore e il suo costo, considerando sia l'investimento iniziale (costo del sensore) sia il costo di esercizio, legato alla qualità della risposta dei sensori e alla frequenza delle calibrazioni necessarie per mantenere la performance dello strumento elevata<ref>{{Cita pubblicazione|nome=T. C.|cognome=Pearce|data=1997|titolo=Computational parallels between the biological olfactory pathway and its analogue 'the electronic nose': Part II. Sensor-based machine olfaction|rivista=Bio Systems|volume=41|numero=2|pp=69–90|accesso=2021-06-16|doi=10.1016/s0303-2647(96)01660-7|url=https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/9043677/}}</ref>.
+I sensori più comunemente utilizzati nei sistemi olfattivi elettronici si possono distinguere in quelli a variazione di conducibilità, quelli piezoelettrici sensibili alla massa, i MOSFET, quelli elettrochimici e quelli ottici<ref>{{Cita pubblicazione|nome=K.|cognome=Arshak|nome2=E.|cognome2=Moore|nome3=G.|cognome3=Lyons|data=2004|titolo=A review of gas sensors employed in electronic nose applications|accesso=2021-06-16|doi=10.1108/02602280410525977|url=https://www.semanticscholar.org/paper/A-review-of-gas-sensors-employed-in-electronic-nose-Arshak-Moore/ee7287e1ddc539e7b777f9edde066fde8edacdd1}}</ref>.
+Altri sensori che possono essere implementati per l'analisi dell'odore sono i sensori colorimetrici, sensori PID (rilevatore a fotoionizzazione) e sensori FID (rilevatore a ionizzazione di fiamma).
+===== Sensori a variazione di conducibilità =====
+[[File:Sensore MOS.jpg|miniatura|Esempio di sensore MOS: 1. Substrato ceramico; 2. Resistenza riscaldante; 3. Materiale attivo; 4.Wire bonding; 5. Supporto metallico (Socket)]]
+In genere questi sensori sono costituiti da uno strato di materiale attivo composto da ossidi metallici o polimeri conduttivi, da [[Elettrodo|elettrodi]] di platino, alluminio o oro, un substrato di silicio, vetro o plastica e una resistenza riscaldante, implementata solo nel caso degli ossidi metallici, costituita normalmente da una traccia o un filo di platino metallico. Nei sensori a variazione di conducibilità l'interazione delle molecole odorigene con lo strato di materiale attivo del sensore provoca una variazione della [[Conducibilità elettrica|conducibilità]] del materiale attivo stesso rispetto al valore di conducibilità assunto in condizioni di riferimento<ref>{{Cita pubblicazione|nome=J W Gardner and P N|cognome=Bartlett|data=2000-07-07|titolo=Electronic Noses. Principles and Applications|rivista=Measurement Science and Technology|volume=11|numero=7|pp=1087–1087|accesso=2021-06-17|doi=10.1088/0957-0233/11/7/702|url=https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0957-0233/11/7/702}}</ref>.
+*Sensori MOS<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Chengxiang|cognome=Wang|nome2=Longwei|cognome2=Yin|nome3=Luyuan|cognome3=Zhang|data=2010/3|titolo=Metal Oxide Gas Sensors: Sensitivity and Influencing Factors|rivista=Sensors|volume=10|numero=3|pp=2088–2106|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.3390/s100302088|url=https://www.mdpi.com/1424-8220/10/3/2088}}</ref> (Metal Oxide Sensors): questi sensori sono costituiti da film di ossidi metallici [[Semiconduttore|semiconduttori]] (e.g. SnO<sub>2</sub>, In<sub>2</sub>O<sub>3</sub>, WO<sub>3</sub>, ZnO) supportati su un supporto ceramico (e.g. allumina). Inoltre, questi sensori hanno bisogno di una resistenza riscaldante in quanto per poter funzionare necessitano di essere riscaldati ad alte temperature, fra i 200 ed i 500 °C. Nei sensori a ossidi di semiconduttori la risposta del sensore a contatto con l'aria odorigena è dovuta ad un'interazione gas-solido con lo strato attivo di ossido metallico che provoca una variazione della resistività elettrica del sensore, generando un cambiamento di pendenza della curva di resistenza del sensore rispetto alla curva di riferimento. Infatti, nel momento in cui l'aria di riferimento è insufflata sul sensore, quest'ultimo adsorbe l'ossigeno formando una barriera di potenziale sui  bordi dei grani di ossido dello strato attivo che si oppone alla conduzione, aumentando così la resistività del sensore. Al contrario, quando il sensore entra in contatto con l'aria odorigena l'ossigeno viene desorbito per reazione con i gas riducenti in essa presenti aumentando, di conseguenza, la conducibilità del sensore stesso. Questi sensori sono generalmente aspecifici, sensibili all'umidità e sono affetti dal fenomeno del drift, ossia la loro risposta tende a variare nel tempo. Per questo è necessario implementare degli algoritmi di correzione della deriva della risposta nella fase di elaborazione dei dati<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Hang|cognome=Liu|nome2=Renzhi|cognome2=Chu|nome3=Jian|cognome3=Ran|data=2015-08|titolo=Long-term drift compensation algorithms based on the kernel-orthogonal signal correction in electronic nose systems|rivista=2015 12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD)|pp=1583–1587|accesso=2021-06-17|doi=10.1109/FSKD.2015.7382181|url=https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7382181?casa_token=Ih-PmYkDzYYAAAAA:PA0e9AitvCc4cxfMMDnvKGYRh1OstLGBqVcnCSTGsldj0C07HTmQ8iBD1E84FpTliugQUyU}}</ref>.
+* Sensori a [[polimeri conduttori]]<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Elisa Stussi|autore2=Rita Stella|autore3=Danilo De Rossi|data=1997-09-01|titolo=Chemoresistive conducting polymer-based odour sensors: influence of thickness changes on their sensing properties|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=43|numero=1-3|pp=180–185|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/S0925-4005(97)00147-0|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400597001470}}</ref> (CP): il materiale attivo di questi sensori è costituito da polimeri aromatici o eteroaromatici (e.g. politiofeni, polianiline, polipirroli), mentre gli elettrodi sono generalmente di oro. Come nel caso dei sensori MOS, la variazione di conducibilità del sensore è dovuta all'interazione delle molecole volatili con la superficie dello strato attivo, cioè in questo caso del polimero. La peculiarità di tali sensori è che essi possono lavorare a temperatura ambiente e non hanno bisogno di un elemento riscaldante. Questi sensori sono particolarmente sensibili all'umidità, in quanto le molecole di acqua tendono ad interferire sull'adsorbimento delle molecole volatili che diminuisce drasticamente, inficiando negativamente la performance del sensore stesso. Come per i MOS, anche in questo caso le risposte dei sensori subiscono una deriva nel tempo dovuta all'invecchiamento del materiale attivo polimerico. Questi sensori risultano essere scarsamente riproducibili.
+* Sensori a polimeri conduttori intrinseci<ref>{{Cita pubblicazione|autore=A.C Partridge|autore2=M.L Jansen|autore3=W.M Arnold|data=2000-08-18|titolo=Conducting polymer-based sensors|rivista=Materials Science and Engineering: C|volume=12|numero=1-2|pp=37–42|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/S0928-4931(00)00155-7|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0928493100001557}}</ref> (ICP): questi sensori si basano sull'adsorbimento dei composti organici volatili sullo strato di materiale attivo che, in questo caso, è composto da un polimero, costituito da molecole con legami coniugati, che viene "drogato" addizionandolo con sostanze elettron-accettrici con l'obiettivo di creare un movimento di cariche responsabile dell'elevata conducibilità elettrica del materiale. In questo modo questi sensori si comportano da semiconduttori.
+===== Sensori piezoelettrici =====
+I sensori [[Piezoelettricità|piezoelettrici]] basano il loro funzionamento su un cambiamento di massa sulla superficie del materiale attivo. Infatti, l'interazione con le specie chimiche volatili presenti in aria provoca una variazione della massa sulla superficie del materiale attivo causando una variazione della frequenza di risonanza del materiale stesso.
+* Microbilance al quarzo<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Luyu Wang|autore2=Junkuo Gao|autore3=Jiaqiang Xu|data=2019-08-15|titolo=QCM formaldehyde sensing materials: Design and sensing mechanism|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=293|pp=71–82|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.snb.2019.04.050|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400519305738}}</ref> (QCM): questi sensori sono costituiti da un disco risonante di pochi millimetri di diametro di materiale piezoelettrico monocristallino rivestito da materiale polimerico. Applicando un campo elettrico al disco si ottiene un'oscillazione meccanica dovuta alle proprietà piezoelettriche del cristallo. Nel momento in cui le molecole vengono adsorbite sulla superficie del disco, esse provocano un aumento della massa del sensore portando ad una diminuzione della frequenza di risonanza. Come per i sensori a polimeri conduttori, anche questi sono estremamente sensibili all'umidità, presentano uno scarso potenziale di riproducibilità e la loro risponsa è variabile nel tempo a causa dell'invecchiamento del materiale attivo. Inoltre, questi sensori necessitano un'elettronica di controllo e di lettura del sensore complessa in modo che siano in grado di leggere le variazioni di frequenza subite dal sensore.
+* Sensori ad onde acustiche superficiali<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Jagannath|cognome=Devkota|nome2=Paul R.|cognome2=Ohodnicki|nome3=David W.|cognome3=Greve|data=2017/4|titolo=SAW Sensors for Chemical Vapors and Gases|rivista=Sensors|volume=17|numero=4|pp=801|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.3390/s17040801|url=https://www.mdpi.com/1424-8220/17/4/801}}</ref> (SAW): questi sensori sono costituiti da un sottile parallelepipedo di materiale piezoelettrico (e.g. quarzo, niobato di litio, tantalato di litio, ossido di zinco e ossido di bismuto germanio) rivestito di materiale attivo alle cui estremità sono attaccati due [[Trasduttore|transduttori]], uno in ingresso e uno in uscita. Il materiale più usato per il substrato di materiale piezoelettrico è il quarzo in quanto risulta essere il più stabile alla variazione di temperatura. Applicando un segnale elettrico al trasduttore in ingresso viene generata un'onda acustica che si propaga in direzione del transduttore in uscita posto all'estremità opposta. Nel momento in cui l'onda acustica raggiunge il trasduttore in uscita viene generato un segnale elettrico confrontato poi con il segnale elettrico di partenza. Risulta possibile quindi rilevare la variazione di massa dovuta all'adsorbimento delle specie chimiche gassose osservando le differenze di frequenza o di fase tra il segnale generato in ingresso e quello generato in uscita dal secondo trasduttore.
+===== Sensori MOSFET =====
+I sensori [[MOSFET]]<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Hans Sundgren|autore2=Ingemar Lundstrom|autore3=Fredrik Winquist|data=1990-05-01|titolo=Evaluation of a multiple gas mixture with a simple MOSFET gas sensor array and pattern recognition|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=2|numero=2|pp=115–123|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/0925-4005(90)80020-Z|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/092540059080020Z}}</ref> sono dei sensori aspecifici che si basano sul cambiamento di [[potenziale elettrostatico]], in quanto operano come un transistor a cui viene applicato un potenziale che influisce sulla sua conduttività. Essi sono costituiti da tre strati: il gate metallico, un sottile strato di materiale [[catalizzatore]] (e.g. metalli nobili come il [[platino]] o il [[palladio]]) e l'isolante. Nel momento in cui l'aria odorigena fluisce sulla superficie del sensore, le molecole gassose reagiscono attraverso una reazione catalitica con il metallo nobile su cui viene sviluppato dell'idrogeno. Quest'ultimo diffonde attraverso la superficie del catalizzatore, modificando il campo elettrico e, di conseguenza, anche la corrente che fluisce attraverso il sensore. La variazione di tensione che viene registrata, necessaria per riportare la corrente al valore iniziale, rappresenta la risposta del sensore. Questi sensori sono stabili, anche alle alte temperature, e hanno una buona riproducibilità.
+===== Sensori elettrochimici =====
+I sensori [[Elettrochimica|elettrochimici]]<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Jacek Gebicki|data=2016-03-01|titolo=Application of electrochemical sensors and sensor matrixes for measurement of odorous chemical compounds|rivista=TrAC Trends in Analytical Chemistry|volume=77|pp=1–13|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.trac.2015.10.005|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0165993615300923}}</ref> sono una classe di sensori generalmente specifici che possono essere implementati nell'array di sensori del naso elettronico a seconda dell'applicazione, nel caso in cui ad esempio si conoscano alcune sostanze gassose specifiche (e.g. NH<sub>3</sub>, H<sub>2</sub>S, CH<sub>2</sub>O, NO<sub>x</sub>, CO<sub>2</sub>, O<sub>2</sub>, H<sub>2</sub>) presenti nell'aria da analizzare<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Syeda Erfana|cognome=Zohora|nome2=A. M.|cognome2=Khan|nome3=Nisar|cognome3=Hundewale|data=2013|titolo=Chemical Sensors Employed in Electronic Noses: A Review|rivista=Advances in Computing and Information Technology|editore=Springer|pp=177–184|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1007/978-3-642-31600-5_18|url=https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-31600-5_18}}</ref>. Essi sono costituiti da un elettrodo di lavoro, un contro elettrodo e, normalmente, da un elettrodo di riferimento, tutti a contatto con un [[elettrolita]] liquido o solido. L'elettrodo di lavoro è posto nella parte iniziale di una membrana di Teflon porosa al gas, ma impermeabile all'elettrolita. Le molecole gassose diffondono nel sensore e attraverso la membrana all'elettrodo di lavoro provocando una reazione elettrochimica che può essere sia di ossidazione  sia di riduzione). In entrambi i casi si ha un flusso di elettroni attraverso il circuito esterno, ma nel caso di una reazione di ossidazione gli elettroni fluiscono dall'elettrodo di lavoro al contro elettrodo, mentre nel caso di una reazione di riduzione gli elettroni fluiscono dal contro elettrodo all'elettrodo di lavoro. Il flusso di elettroni generato corrisponde ad una corrente proporzionale alla concentrazione del gas. In questo caso, infatti, i sensori restituiscono un valore di concentrazione del gas generalmente in ppm.
+===== Sensori ottici =====
+I sensori [[Ottica|ottici]] convertono dei raggi luminosi in un segnale elettronico. In generale essi sono costituiti da una sorgente luminosa che genera delle radiazioni sottoforma di onde, una piattaforma di rilevamento su cui le onde interagiscono e un rilevatore di luce che, sulla base dell'intensità, della fase, della lunghezza d'onda o della distribuzione spettrale identifica e quantifica le specie gassose<ref>{{Cita pubblicazione|nome=H.T.|cognome=Nagle|nome2=R.|cognome2=Gutierrez-Osuna|nome3=S.S.|cognome3=Schiffman|data=1998-09|titolo=The how and why of electronic noses|rivista=IEEE Spectrum|volume=35|numero=9|pp=22–31|accesso=2021-06-17|doi=10.1109/6.715180|url=https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/715180}}</ref>. Tra i sensori ottici che possono essere implementati nella serie di sensori all'interno del naso elettronico ci sono, ad esempio, fotometri a infrarossi e fotometri a UV. Il fotometro a infrarossi misura l'assorbimento della radiazione infrarossa dovuta alla rotazione o alla vibrazione dei legami atomici per mezzo di rillevatori termici, piroelettrici o fotoacustici al fine di identificare e quantificare le sostanze, mentre il fotometro a UV misura l'assorbimento delle specie gassose per mezzo di un fotodiodo al fine di identificare il numero di molecole presenti nel flusso di molecole in assenza di interferenze chimiche.
+=== Sistema di elaborazione dei segnali ===
+[[File:Fase di processamento dei segnali.png|miniatura|Curve di resistenza dei segnali dopo la fase di pre-processing dei segnali]]
+[[File:Schema della fasi di elaborazione dei dati del naso elettronico.jpg|miniatura|Schema della fasi di elaborazione dei dati del naso elettronico]]
+Il sistema di elaborazione prevede una prima fase di trattamento e preparazione dei segnali forniti dai sensori (signal preprocessing)<ref>{{Cita pubblicazione|nome=E. L.|cognome=Hines|nome2=E.|cognome2=Llobet|nome3=J. W.|cognome3=Gardner|data=1999-12-01|titolo=Electronic noses: a review of signal processing techniques|rivista=IEE Proceedings - Circuits, Devices and Systems|volume=146|numero=6|pp=297–310|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1049/ip-cds:19990670|url=https://digital-library.theiet.org/content/journals/10.1049/ip-cds_19990670}}</ref> e successivamente una fase di riconoscimento di un modello<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Julian W. Gardner|autore2=Philip N. Bartlett|data=1996-07-01|titolo=Performance definition and standardization of electronic noses|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=33|numero=1-3|pp=60–67|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/0925-4005(96)01819-9|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/0925400596018199}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|nome=Simon|cognome=Scott|nome2=David|cognome2=James|nome3=Zulfiqur|cognome3=Ali|data=2006-12-01|titolo=Data analysis for electronic nose systems|rivista=Microchimica Acta|volume=156|numero=3-4|pp=183–207|lingua=Inglese|accesso=2021-06-17|doi=10.1007/s00604-006-0623-9|url=https://research.tees.ac.uk/en/publications/data-analysis-for-electronic-nose-systems}}</ref>. In particolare, l'elaborazione dei segnali può essere suddivisa in quattro stadi: pretrattamento delle risposte dinamiche per la correzione della deriva delle risposte dei sensori e l'eliminazione degli stati di transitorio nella risposta per l'analisi dei dati, estrazione delle caratteristiche (features extraction)<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Chatchawal|cognome=Wongchoosuk|nome2=Anurat|cognome2=Wisitsoraat|nome3=Adisorn|cognome3=Tuantranont|data=2009-05|titolo=Mobile electronic nose based on carbon nanotube-SnO2 gas sensors: Feature extraction techniques and its application|rivista=2009 6th International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology|volume=01|pp=474–477|accesso=2021-06-17|doi=10.1109/ECTICON.2009.5137051|url=https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5137051?casa_token=TMKVlUhjwYsAAAAA:5ntQ3BN1TocJxt-fdNHovbabm80AnuWQVyHfn9mcadIhcG65z8YydbAbEkOwvsusVXwLpxQ}}</ref>, classificazione e riconoscimento dell'impronta olfattiva (pattern recognition) dei camponi odorigeni analizzati<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Jun Fu|autore2=Guang Li|autore3=Yuqi Qin|data=2007-08-08|titolo=A pattern recognition method for electronic noses based on an olfactory neural network|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=125|numero=2|pp=489–497|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.snb.2007.02.058|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400507001554}}</ref>. A questo scopo è necessario trovare una correlazione fra le risposte dei sensori e la classe e/o la concentrazione dell'odore in esame.
+Come discusso nel paragrafo precedente, ogni sensore fornisce una risposta legata alla variazione di una grandezza fisica che caratterizza il sensore stesso, come ad esempio la variazione di conducibilità, la frequenza di risonanza o la massa. Da ogni misura (curva di risposta dei sensori) possono essere estratte delle caratteristiche, cioè dei parametri (e.g. pendenza del segnale, area sottesa alla curva, valore di resistenza,ecc..) descrittivi dell'output di risposta della misura. L'estrazione delle caratteristiche ha lo scopo non solo di individuare le informazioni rilevanti ai fini della classificazione, tendenzialmente contenute in maniera ridondante nell'insieme di dati, ma anche di ridurre la dimensionalià del dataset su cui basare l'elaborazione. A questo scopo vengono applicate delle tecniche di analisi statistica multivariata<ref>{{Cita libro|nome=S.|cognome=Bedoui|nome2=H. Charfeddine|cognome2=Samet|nome3=A.|cognome3=Kachouri|titolo=Electronic Nose System and Principal Component Analysis Technique for Gases Identification|url=https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/9783110448375-011/html|accesso=2021-06-17|data=2018-07-23|editore=De Gruyter Oldenbourg|lingua=en|ISBN=978-3-11-044837-5|DOI=10.1515/9783110448375-011/html}}</ref> per la riduzione dello spazio dimensionale delle caratteristiche estratte. Sulla base delle carattistiche estratte è possibile rappresentare ogni misura come un punto in uno spazio ''n''-dimensionale, dove ''n'' è il numero di sensori della matrice (array). La tecnica più comunemente impiegata per la riduzione dello spazio dimensionale è la PCA ([[Analisi delle componenti principali]])<ref>{{Cita pubblicazione|autore=S. Capone|autore2=M. Epifani|autore3=F. Quaranta|data=2001-08-30|titolo=Monitoring of rancidity of milk by means of an electronic nose and a dynamic PCA analysis|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=78|numero=1-3|pp=174–179|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/S0925-4005(01)00809-7|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400501008097}}</ref> che proietta i punti corrispondenti ad ogni misura in uno spazio ''m''-dimensionale, in cui ''m'' corrisponde al numero degli assi delle componenti principali. Le componenti principali sono le proiezioni delle risposte dei sensori lungo le direzioni di massima variazione delle stesse mantenendo il maggior numero di informazioni contenute nell'insieme di dati. La proiezione dei dati lungo i nuovi assi produce un grafico rispettivamente bi- o tridimensionale, a seconda che vengano considerate due o tre componenti principali, che consente di visualizzare le informazioni contenute nelle risposte dei sensori dimostrando la presenza o meno di una corretta discriminazione delle diverse classi di odore considerate raggruppate in ''clusters'' ([[clustering]]). I punti corrispondenti ad una stessa classe di odore si raggrupperanno in una regione limitata dello spazio ''m''-dimensionale delle misure, lontano dai punti di misura corrispondenti ad una classe odorigena differente.
+=== Modello di classificazione ===
+Una volta selezionate le caratteristiche che contengono le informazioni necessarie e principali relative alle classi di odore analizzate, i campioni incogniti vengono classificate sulla base del dataset creato nella fase di addestramento attraverso l'impiego di sofisticate tecniche di riconoscimento. Gli algoritmi più utilizzati per la fase di pattern recognition sono:
+* [[K-nearest neighbors|K-NN]]<ref name=":0">{{Cita pubblicazione|autore=Selda Guney|autore2=Ayten Atasoy|data=2012-05-20|titolo=Multiclass classification of n-butanol concentrations with k-nearest neighbor algorithm and support vector machine in an electronic nose|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=166-167|pp=721–725|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.snb.2012.03.047|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400512003103}}</ref> (''k''-Nearest Neighbour): questo algoritmo calcola la distanza tra un punto di classe ignota proiettato nello spazio definito dalle componenti principali e i punti di cui è nota la classe già presenti nello spazio stesso. Il punto di classe ignota viene così classificato sulla base della classe dei ''k'' punti più vicini ad esso.
+* [[Analisi discriminante|DFA]]<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Olinda Canhoto|autore2=Flavia Pinzari|autore3=Corrado Fanelli|data=2004-12-01|titolo=Application of electronic nose technology for the detection of fungal contamination in library paper|rivista=International Biodeterioration & Biodegradation|volume=54|numero=4|pp=303–309|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.ibiod.2004.04.001|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0964830504000757}}</ref> (Discriminant Function Analysis): questo algoritmo classifica un punto di classe ignota sulla base del valore assunto dalla funzione discriminante calcolata rispetto al valore di riferimento che cerca di massimizzare la distinzione tra i punti appartenenti alle diverse classi di odore. In questo modo il punto di classe ignota viene classificato in base al valore minimo della funzione discriminante rispetto ad un determinato cluster di punti con classe nota.
+* PLS-DA<ref>{{Cita pubblicazione|autore=M. Bernabei|autore2=G. Pennazza|autore3=M. Santonico|data=2008-04-14|titolo=A preliminary study on the possibility to diagnose urinary tract cancers by an electronic nose|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=131|numero=1|pp=1–4|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.snb.2007.12.030|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400507009872}}</ref> (Partial Least Square Discriminant Analysis): questo algoritmo classifica un punto di classe ignota sulla base di un modello di regressione costruito sui dati osservati per quantificare la relazione tra due gruppi di variabili.
+* [[Random forest|RF]]<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Huixiang|cognome=Liu|nome2=Qing|cognome2=Li|nome3=Bin|cognome3=Yan|data=2019/1|titolo=Bionic Electronic Nose Based on MOS Sensors Array and Machine Learning Algorithms Used for Wine Properties Detection|rivista=Sensors|volume=19|numero=1|pp=45|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.3390/s19010045|url=https://www.mdpi.com/1424-8220/19/1/45}}</ref> (Random Forest): questo algoritmo si basa sulla creazione e combinazione di diversi alberi decisionali in un unico modello. L'output di tale modello di classificazione risulta essere l'attribuzione alla classe restituita dal maggior numero di alberi.
+* [[Macchine a vettori di supporto|SVM]]<ref name=":0" /> (Support Vector Machine): questo algoritmo costruisce un modello individuando un iperpiano in grado di dividere il set di dati in diverse classi. Il confine tra le diverse classi è definito confine decisionale. I punti di classe ignota più lontani dall'iperpiano hanno maggiore probabilità di essere classificati correttamente dall'algoritmo.
+* ANN<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Dehna Luo|autore2=H. Gholam Hosseini|autore3=John R. Stewart|data=2004-05-01|titolo=Application of ANN with extracted parameters from an electronic nose in cigarette brand identification|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=99|numero=2-3|pp=253–257|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.snb.2003.11.022|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400503008438}}</ref> (Articificial Neural Networks): questi algoritmi sono organizzati in strati, ognuno dei quali costituiti da un certo numero di nodi che in uscita forniscono un segnale ottenuto secondo una specifica funzione di attivazione che correla l'input e l'output. L'output di classificazione finale è dato dalla somma dei pesi che vengono attribuiti agli output di classificazione di ogni nodo.
+== Applicazioni ==
+Attualmente i nasi elettronici vengono applicati principalmente in tre ambiti: nell'[[industria alimentare]], in ambito biomedicale e in ambito ambientale.
+=== Ambito ambientale ===
+[[File:Naso elettronico durante il monitoraggio in continuo al ricettore.jpg|miniatura|Naso elettronico durante il monitoraggio in continuo al ricettore]]
+Dal punto di vista ambientale, l'inquinamento odorigeno rappresenta uno dei principali problemi che diverse tipologie di impianti industriali si trovano ad affrontare con l'obiettivo di monitorare la qualità dell'aria. In generale, il problema delle molestie olfattive riguarda principalmente impianti per lo smaltimento o il trattamento di rifiuti solidi domestici e industriali (discariche, impianti di comppostaggio, termovalorizzatori), depuratori civili e/o industriali per lo smaltimento o il trattamento di rifiuti liquidi, industrie chimiche di ogni tipo, raffinerie, industrie alimentari, allevamenti, concerie e impianti di rendering. Nonostante spesso le sostanze odorigene non siano tossiche o dannose per la salute umana, e la loro concentrazione risulti essere inferiore al valore limite di soglia, conosciuto come threshold limit value ([[Threshold Limit Value|TLV]]), la popolazione, residente in aree altamente industrializzate o in aree urbane in prossimità di una di queste tipologie di impianto, sta diventando sempre più sensibile e poco tollerante nei confronti della molestia olfattiva, legata non solo alla salubrità, ma anche alla qualità dell'aria. La crescente richiesta di controllare l'inquinamento odorigeno dell'aria e la possibilità di analizzare gli odori in continuo rende il naso elettronico un ottimo candidato per il monitoraggio degli odori in continuo alle emissioni, al confine di impianto o al ricettore per la determinazione diretta dell'impatto olfattivo.
+Nonostante ancora l'approccio più utilizzato ai fini della valutazione di impatto olfattivo preveda l'applicazione di un modello per la simulazione della dispersione delle emissioni odorigene in atmosfera, esistono dei casi in cui la portata di odore associata alle emissioni è difficilmente valutabile o in cui tale portata risulta essere altamente variabile nel tempo, per cui è difficile associare una portata di odore per ogni ora del dominio di tempo<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Maurizio|cognome=Onofrio|nome2=Roberta|cognome2=Spataro|nome3=Serena|cognome3=Botta|data=2020-01-01|titolo=A review on the use of air dispersion models for odour assessment|rivista=International Journal of Environment and Pollution|volume=67|numero=1|pp=1–21|accesso=2021-06-17|doi=10.1504/IJEP.2020.108358|url=https://www.inderscienceonline.com/doi/abs/10.1504/IJEP.2020.108358}}</ref>.
+Per valutare l'impatto olfattivo mediante naso elettronico, lo strumento deve essere in grado rilevare la presenza o l'assenza di odori in continuo<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Grzegorz|cognome=Jasinski|nome2=Lukasz|cognome2=Wozniak|nome3=Pawel|cognome3=Kalinowski|data=2018-06|titolo=Evaluation of the Electronic Nose Used for Monitoring Environmental Pollution|rivista=2018 XV International Scientific Conference on Optoelectronic and Electronic Sensors (COE)|pp=1–4|accesso=2021-06-17|doi=10.1109/COE.2018.8435146|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/8435146}}</ref> e, in tempo reale, riconoscerne la provenienza, ossia identificarne la classe odorigena di appartenenza<ref>{{Cita pubblicazione|autore=J. Nicolas|autore2=A. Romain|data=2000-10-25|titolo=Using the classification model of an electronic nose to assign unknown malodours to environmental sources and to monitor them continuously|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=69|numero=3|pp=366–371|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/S0925-4005(00)00487-1|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400500004871}}</ref>. Proprio per questo è fondamentale una fase di addestramento in cui il naso elettronico viene istruito nel discriminare fra loro le diverse classi di odore prese in considerazione a diversi livelli di concentrazione, in modo da stabilire non solo la soglia di riconoscimento dell'odore, ma anche la soglia di classificazione per ogni classe di odore di interesse.
+In questo modo il naso elettronico può essere impiegato non solo per quantificare l'impatto olfattivo di un particolare impianto all'emissione<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Sharvari Deshmuck|autore2=Rajib Bandyopadhyay|data=2015-11-01|titolo=Application of electronic nose for industrial odors and gaseous emissions measurement and monitoring – An overview|rivista=Talanta|volume=144|pp=329–340|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.talanta.2015.06.050|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0039914015300904}}</ref>, a confine di impianto<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Carmen|cognome=Bax|nome2=Beatrice J.|cognome2=Lotesoriere|nome3=Laura|cognome3=Capelli|data=2021-05-15|titolo=Real-time Monitoring of Odour Concentration at a Landfill Fenceline: Performance Verification in the Field|rivista=Chemical Engineering Transactions|volume=85|pp=19–24|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.3303/CET2185004|url=https://www.cetjournal.it/index.php/cet/article/view/CET2185004}}</ref> o al ricettore sensibile<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Bartosz|cognome=Szulczyński|nome2=Tomasz|cognome2=Wasilewski|nome3=Wojciech|cognome3=Wojnowski|data=2017/11|titolo=Different Ways to Apply a Measurement Instrument of E-Nose Type to Evaluate Ambient Air Quality with Respect to Odour Nuisance in a Vicinity of Municipal Processing Plants|rivista=Sensors|volume=17|numero=11|pp=2671|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.3390/s17112671|url=https://www.mdpi.com/1424-8220/17/11/2671}}</ref>, ma anche per monitorare il processo di funzionamento di un impianto, ottimizzando le spese e identificando delle soglie di allarme<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Jacques Nicolas|autore2=Anne-Claude Romain|autore3=Catherine Ledent|data=2006-07-28|titolo=The electronic nose as a warning device of the odour emergence in a compost hall|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=116|numero=1-2|pp=95–99|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.snb.2005.11.085|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400506001699}}</ref> sulla base delle quali intervenire repentinamente per risolvere il malfunzionamento<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Alphus Dan Wilson|data=2012-01-01|titolo=Review of Electronic-nose Technologies and Algorithms to Detect Hazardous Chemicals in the Environment|rivista=Procedia Technology|volume=1|pp=453–463|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.protcy.2012.02.101|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212017312001028}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|nome=Alphus D.|cognome=Wilson|data=2013/2|titolo=Diverse Applications of Electronic-Nose Technologies in Agriculture and Forestry|rivista=Sensors|volume=13|numero=2|pp=2295–2348|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.3390/s130202295|url=https://www.mdpi.com/1424-8220/13/2/2295}}</ref>. Il crescente impiego di questa tecnologia in campo ambientale sta facendo emergere la necessità di una standardizzazione della procedura per l'utilizzo del naso elettronico per i monitoraggi alle emissioni e della qualità dell'aria.
+=== Ambito biomedicale ===
+La crescente necessità di migliorare la performance e l'efficienza dei protocolli medici e della strumentazione biomedicale, cercando di abbatterne i costi, ha portato a numerosi sforzi per sviluppare uno strumento diagnostico performante, ma accessibile, facilmente reperibile e poco invasivo. Inoltre, numerosi ricercatori hanno dimostrato che le molecole odorigene presenti in numerosi fluidi biologici possono essere rappresentativi di patologie specifiche, come urina<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Qin|cognome=Gao|nome2=Wen-Yee|cognome2=Lee|data=2019-08-25|titolo=Urinary metabolites for urological cancer detection: a review on the application of volatile organic compounds for cancers|rivista=American Journal of Clinical and Experimental Urology|volume=7|numero=4|pp=232–248|accesso=2021-06-17|url=https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6734043/}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|nome=Qing|cognome=Wen|nome2=Piers|cognome2=Boshier|nome3=Antonis|cognome3=Myridakis|data=2021/1|titolo=Urinary Volatile Organic Compound Analysis for the Diagnosis of Cancer: A Systematic Literature Review and Quality Assessment|rivista=Metabolites|volume=11|numero=1|pp=17|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.3390/metabo11010017|url=https://www.mdpi.com/2218-1989/11/1/17}}</ref>, sangue<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Roman|cognome=Selyanchyn|nome2=Takuma|cognome2=Nozoe|nome3=Hidetaka|cognome3=Matsui|data=2013/3|titolo=TD-GC-MS Investigation of the VOCs Released from Blood Plasma of Dogs with Cancer|rivista=Diagnostics|volume=3|numero=1|pp=68–83|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.3390/diagnostics3010068|url=https://www.mdpi.com/2075-4418/3/1/68}}</ref>, esalato<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Jiemin Zhou|autore2=Zi-Ao Huang|data=2017-12-15|titolo=Review of recent developments in determining volatile organic compounds in exhaled breath as biomarkers for lung cancer diagnosis|rivista=Analytica Chimica Acta|volume=996|pp=1–9|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.aca.2017.09.021|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S000326701731070X}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|nome=Ingrid|cognome=Oakley-Girvan|nome2=Sharon Watkins|cognome2=Davis|data=2018-01-01|titolo=Breath based volatile organic compounds in the detection of breast, lung, and colorectal cancers: A systematic review|rivista=Cancer Biomarkers|volume=21|numero=1|pp=29–39|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.3233/CBM-170177|url=https://content.iospress.com/articles/cancer-biomarkers/cbm170177}}</ref>, sudore<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Fernanda Monedeiro|autore2=Rodolfo Borges dos Reis|autore3=Fernanda Maris Peria|titolo=ShieldSquare Captcha|rivista=Investigation of sweat VOC profiles in assessment of cancer biomarkers using HS-GC-MS|volume=14|numero=2|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1088/1752-7163/ab5b3c/meta|url=https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1752-7163/ab5b3c/meta?casa_token=f0FfCq1r4DgAAAAA:8PPHE41LFa_E-Uvo1kgHdbsQfGATloTfW34eLqkp5LkzfvUxv9rMDln4XdHnyRMlyVfcJFp8Fg}}</ref>, feci<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Sofie|cognome=Bosch|nome2=Daniel J.|cognome2=Berkhout|nome3=Ilhame|cognome3=Ben Larbi|data=2019-01-01|titolo=Fecal volatile organic compounds for early detection of colorectal cancer: where are we now?|rivista=Journal of Cancer Research and Clinical Oncology|volume=145|numero=1|pp=223–234|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1007/s00432-018-2821-3|url=https://doi.org/10.1007/s00432-018-2821-3}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|autore=Naama Karu|autore2=Lu Deng|autore3=Mordechai Slae|data=2018-11-07|titolo=A review on human fecal metabolomics: Methods, applications and the human fecal metabolome database|rivista=Analytica Chimica Acta|volume=1030|pp=1–24|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.aca.2018.05.031|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0003267018306354}}</ref> e saliva<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Jorge A. M.|cognome=Pereira|nome2=Priscilla|cognome2=Porto-Figueira|nome3=Ravindra|cognome3=Taware|data=2020/1|titolo=Unravelling the Potential of Salivary Volatile Metabolites in Oral Diseases. A Review|rivista=Molecules|volume=25|numero=13|pp=3098|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.3390/molecules25133098|url=https://www.mdpi.com/1420-3049/25/13/3098}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|nome=Helena A.|cognome=Soini|nome2=Iveta|cognome2=Klouckova|nome3=Donald|cognome3=Wiesler|data=2010-09-01|titolo=Analysis of Volatile Organic Compounds in Human Saliva by a Static Sorptive Extraction Method and Gas Chromatography-Mass Spectrometry|rivista=Journal of Chemical Ecology|volume=36|numero=9|pp=1035–1042|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1007/s10886-010-9846-7|url=https://doi.org/10.1007/s10886-010-9846-7}}</ref>.
+Negli ultimi anni è stata dimostrata anche la capacità dei cani di discriminare l'odore dei soggetti affetti da alcune malattie da quello dei soggetti sani<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Robert T.|cognome=Gordon|nome2=Carole Beck|cognome2=Schatz|nome3=Lawrence J.|cognome3=Myers|data=2008-01-01|titolo=The Use of Canines in the Detection of Human Cancers|rivista=The Journal of Alternative and Complementary Medicine|volume=14|numero=1|pp=61–67|accesso=2021-06-17|doi=10.1089/acm.2006.6408|url=https://www.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/acm.2006.6408}}</ref> attraverso, ad esempio, l'odore emanato dall'urina per la diagnosi del tumore prostatico<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Taverna Gianluigi|cognome2=Tidu Lorenzo|cognome3=Grizzi Fabio|data=2015-04-01|titolo=Olfactory System of Highly Trained Dogs Detects Prostate Cancer in Urine Samples|rivista=Journal of Urology|volume=193|numero=4|pp=1382–1387|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.juro.2014.09.099|url=https://www.auajournals.org/doi/abs/10.1016/j.juro.2014.09.099}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|autore=Jean-Nicolas Cornu|autore2=Gèraldine Cancel-Tassin|autore3=Valèrie Ondet|data=2011-02-01|titolo=Olfactory Detection of Prostate Cancer by Dogs Sniffing Urine: A Step Forward in Early Diagnosis|rivista=European Urology|volume=59|numero=2|pp=197–201|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.eururo.2010.10.006|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0302283810009449}}</ref>, del tumore al seno<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Shoko|cognome=Kure|nome2=Shinya|cognome2=Iida|nome3=Marina|cognome3=Yamada|data=2021/6|titolo=Breast Cancer Detection from a Urine Sample by Dog Sniffing: A Preliminary Study for the Development of a New Screening Device, and a Literature Review|rivista=Biology|volume=10|numero=6|pp=517|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.3390/biology10060517|url=https://www.mdpi.com/2079-7737/10/6/517}}</ref>, del tumore della cervice<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Akihito|cognome=Yamamoto|nome2=Seiryu|cognome2=Kamoi|nome3=Keisuke|cognome3=Kurose|data=2020/11|titolo=The Trained Sniffer Dog Could Accurately Detect the Urine Samples from the Patients with Cervical Cancer, and Even Cervical Intraepithelial Neoplasia Grade 3: A Pilot Study|rivista=Cancers|volume=12|numero=11|pp=3291|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.3390/cancers12113291|url=https://www.mdpi.com/2072-6694/12/11/3291}}</ref>, o dal respiro per la diagnosi del tumore al polmone<ref>{{Cita libro|nome=Cristina|cognome=Davis|nome2=Jonathan|cognome2=Beauchamp|titolo=Volatile Biomarkers: Non-Invasive Diagnosis in Physiology and Medicine|url=https://books.google.it/books?hl=it&lr=&id=gmls9dj1rEoC&oi=fnd&pg=PA177&dq=dog+detection+cancer&ots=KolNkJYLcq&sig=etYCZOEzIUgzUvzFpIvHA3qRk84&redir_esc=y#v=onepage&q=dog%20detection%20cancer&f=false|accesso=2021-06-17|data=2013-03-27|editore=Newnes|lingua=en|ISBN=978-0-444-62620-2}}</ref>, o dalla pelle per la diagnosi di malattie come il melanoma<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Duane Pickel|autore2=Glenda P. Manucy|autore3=Dianne B. Walker|data=2004-11-01|titolo=Evidence for canine olfactory detection of melanoma|rivista=Applied Animal Behaviour Science|volume=89|numero=1-2|pp=107–116|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.applanim.2004.04.008|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S016815910400111X}}</ref>, o dal sudore per malattie virali come quella da [[SARS-CoV|SARS-CoV-19]]<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Dominique|cognome=Grandjean|nome2=Riad|cognome2=Sarkis|nome3=Jean-Pierre|cognome3=Tourtier|data=2020-06-05|titolo=Detection dogs as a help in the detection of COVID-19 Can the dog alert on COVID-19 positive persons by sniffing axillary sweat samples ? Proof-of-concept study|rivista=bioRxiv|pp=2020.06.03.132134|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1101/2020.06.03.132134|url=https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.06.03.132134v1}}</ref>. Pirrone et al.<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Federica Pirrone|autore2=Mariangela Albertini|data=2017-05-01|titolo=Olfactory detection of cancer by trained sniffer dogs: A systematic review of the literature|rivista=Journal of Veterinary Behavior|volume=19|pp=105–117|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.jveb.2017.03.004|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1558787817300539}}</ref> hanno riportato i risultati ottenuti dall'olfatto canino di diagnosticare diverse tipologie di malattie sottolineandone le incredibili potenzialità. Il più grande svantaggio di questa procedura diagnostica è la difficile standardizzazione del metodo, legato anche ad una lunga ed impegnativa fase di addestramento dei cani stessi.
+Considerando le evidenze riportate in letteratura, nel campo medico numerosi gruppi di ricerca hanno iniziato a studiare la possibilità di impiegare il naso elettronico, che cerca di imitare l'olfatto dei mammiferi, come strumento diagnostico attraverso l'analisi delle molecole odrigene contenute nei diversi fluidi biologici<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Alphus D.|cognome=Wilson|nome2=Manuela|cognome2=Baietto|data=2011/1|titolo=Advances in Electronic-Nose Technologies Developed for Biomedical Applications|rivista=Sensors|volume=11|numero=1|pp=1105–1176|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.3390/s110101105|url=https://www.mdpi.com/1424-8220/11/1/1105}}</ref> al fine di riprodurre i risultati eccezionali dimostrati dagli studi che hanno impiegato l'olfatto canino per la diagnosi di diverse malattie<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Spencer W.|cognome=Brooks|nome2=Daniel R.|cognome2=Moore|nome3=Evan B.|cognome3=Marzouk|data=2015-10-21|titolo=Canine Olfaction and Electronic Nose Detection of Volatile Organic Compounds in the Detection of Cancer: A Review|rivista=Cancer Investigation|volume=33|numero=9|pp=411–419|accesso=2021-06-17|doi=10.3109/07357907.2015.1047510|url=https://doi.org/10.3109/07357907.2015.1047510}}</ref>. Anche nel caso dell'impiego del naso elettronico come strumento diagnostico sono stati ottenuti ottimi risultati<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Chiara|cognome=Baldini|nome2=Lucia|cognome2=Billeci|nome3=Francesco|cognome3=Sansone|data=2020/8|titolo=Electronic Nose as a Novel Method for Diagnosing Cancer: A Systematic Review|rivista=Biosensors|volume=10|numero=8|pp=84|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.3390/bios10080084|url=https://www.mdpi.com/2079-6374/10/8/84}}</ref> a tal punto da poter utilizzare tale tecnologia come possibile alternativa ai protocolli classici di diagnosi e stadiazione del tumore, molto spesso invasivi e caratterizzati da bassa accuratezza e specificità.
+=== Ambito alimentare ===
+L'industria alimentare è stato uno dei primi ambiti in cui è stata applicata la tecnologia del naso elettronico. Infatti, già nel 1992 Gardner et al. avevano dimostrato la capacità di questo strumento di discriminare diverse tipologie di caffè con un'accuratezza di circa il 95%<ref>{{Cita pubblicazione|autore=J.W. Gardner|autore2=H.V. Shurmer|autore3=T.T. Tan|data=1992-01-01|titolo=Application of an electronic nose to the discrimination of coffees|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=6|numero=1-3|pp=71–75|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/0925-4005(92)80033-T|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/092540059280033T}}</ref>.
+In generale, il parametro di qualità è fondamentale in questo ambito e in generale negli impianti legati agli alimenti avviene un continuo monitoraggio della qualità dei prodotti attraverso il reparto qualità costituito da persone che valutano attraverso i loro sensi i parametri di qualità dei prodotti. In questa ottica si è cercato di sviluppare una tecnologia che provasse a standardizzare la procedura di monitoraggio della qualità. Il naso elettronico è stato, dunque, impiegato anche nell'industria alimentare non solo per il monitoraggio della qualità dei prodotti<ref>{{Cita web|url=https://www.hindawi.com/journals/ijelc/2012/715763/|titolo=Electronic Nose for Microbiological Quality Control of Food Products|autore=M. Falasconi, I. Concina, E. Gobbi, V. Sberveglieri, A. Pulvirenti, G. Sberveglieri|sito=International Journal of Electrochemistry|data=2012-02-28|lingua=en|accesso=2021-06-17}}</ref>, ma anche per l'identificazione di difetti dei prodotti<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Alireza Sanaeifar|autore2=Hassan ZakiDizaji|data=2017-12-01|titolo=Early detection of contamination and defect in foodstuffs by electronic nose: A review|rivista=TrAC Trends in Analytical Chemistry|volume=97|pp=257–271|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.trac.2017.09.014|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0165993617302005}}</ref> o il riconoscimento della  freschezza dei prodotti, come ad esempio la carne<ref>{{Cita pubblicazione|autore=V.Yu. Musatov|autore2=V.V. Sysoev|autore3=M. Sommer|data=2010-01-29|titolo=Assessment of meat freshness with metal oxide sensor microarray electronic nose: A practical approach|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=144|numero=1|pp=99–103|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.snb.2009.10.040|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400509008181}}</ref> e la frutta<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Manuela|cognome=Baietto|nome2=Alphus D.|cognome2=Wilson|data=2015/1|titolo=Electronic-Nose Applications for Fruit Identification, Ripeness and Quality Grading|rivista=Sensors|volume=15|numero=1|pp=899–931|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.3390/s150100899|url=https://www.mdpi.com/1424-8220/15/1/899}}</ref>.  Inoltre, è stato ampiamente impiegato anche nella rilevazione di contaminanti e nel riconoscimento della freschezza dei prodotti dell'[[Pesca commerciale|industria ittica]]<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Guõrún|cognome=Ólafsdóttir|nome2=Kristberg|cognome2=Kristbergsson|data=2006|titolo=Electronic-Nose Technology: Application for Quality Evaluation in the Fish Industry|rivista=Odors in the Food Industry|editore=Springer US|pp=57–74|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1007/978-0-387-34124-8_5|url=https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-0-387-34124-8_5}}</ref>. Infine, è stato impiegato  per distinguere diverse tipologie di alimenti, come per il miele<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Simona|cognome=Benedetti|nome2=Saverio|cognome2=Mannino|nome3=Anna|cognome3=Sabatini|data=2004|titolo=Electronic nose and neural network use for the classification of honey|rivista=Apidologie|volume=35|numero=4|pp=397–402|accesso=2021-06-17|doi=10.1051/apido:2004025|url=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00891832}}</ref> e il vino<ref>{{Cita pubblicazione|autore=M. Garcìa|autore2=M. Aleixandre|autore3=J. Gutiérrez|data=2006-02-27|titolo=Electronic nose for wine discrimination|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=113|numero=2|pp=911–916|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.snb.2005.03.078|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400505003813}}</ref>, o anche monitorare l'aroma e l'invecchiamento di alcuni liquori<ref>{{Cita pubblicazione|autore=J. Lozano|autore2=T. Arroyo|autore3=J.P. Santos|data=2008-07-28|titolo=Electronic nose for wine ageing detection|rivista=Sensors and Actuators B: Chemical|volume=133|numero=1|pp=180–186|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1016/j.snb.2008.02.011|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400508001299}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|nome=Yang|cognome=Yang|nome2=Yu|cognome2=Zhao|nome3=Shuming|cognome3=Zhang|data=2012|titolo=Qualitative Analysis of Age and Brand of Unblended Brandy by Electronic Nose|rivista=Computer and Computing Technologies in Agriculture V|editore=Springer|pp=619–628|lingua=en|accesso=2021-06-17|doi=10.1007/978-3-642-27278-3_64|url=https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-27278-3_64}}</ref>.
 == Note ==
 <references />
+== Bibliografia ==
+* {{Cita libro|autore=H.K. Patel|titolo=The electronic nose: Artificial olfaction technology|data=2014|lingua=Inglese}}
+* {{Cita libro|autore=L. Zhang, F. Tian, D. Zhang|titolo=Electronic nose: Algorithmic Challenges|data=2018|lingua=Inglese}}
+* {{Cita libro|autore=C. Steinem, A. Janshoff|titolo=Piezoelectric sensors|data=2007|lingua=Inglese}}
 == Altri progetti ==
 {{interprogetto|etichetta=naso elettronico|wikt=naso elettronico}}
+== Collegamenti esterni ==
+* [https://www.youtube.com/watch?v=lp-IC0NwEe4 Video riassuntivo sul funzionamento del naso elettronico]
+*[https://www.youtube.com/watch?v=fkf4IBRSeEc&ab_channel=SteveBruntonSteveBrunton Video per approfondimento sull'Analisi delle Componenti Principali]
+*
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